. Features of locomotor activity were researched in 651 students (mean age 19,2±3,2, women – 57,3%) and 100 adults, randomly selected (mean age 41,2±13,5, women – 45%), having different occupations and constantly living in Surgut. It was established that locomotor activity of students for 24 hours is 9031±3694 steps for boys and 8312±3532 steps for girls. Power inputs during walking are spent by boys is 240±105 kcal that higher (p<0,05) than in girls – 197±91 kcal. The low-est locomotor activity is marked in winter. Men take about 8696±2250 steps during a week, women take 6513±1902 steps (p<0,05). The lowest activity and low power inputs are marked on Sunday in women (3642 steps, 466 kcal), on Sunday and Monday in men (4241 steps, 523 kcal and 6707 steps, 523 kcal) in accordance. The volumes of quasi-attractors are defined depending on day a week. Measures on providing of physical activity on days-off are required.
physical activity, locomotor activity, walking, step measuring, measuring of accelerator, students and adults
Введение. Все возрастающий интерес исследователей к изучению физической ак-тивности (ФА) человека обусловлен необ-ходимостью выяснения психофизиологиче-ских механизмов формирования внут-ренней и внешней мотивации, интенции (переноса мотива на действие), самоэффективности и самоорганизации двигательных действий [7,11], с одной стороны, и потребностью в точном количественном учете объема вы-полненных движений, с другой [1,5]. ФА представляет собой сложную биосоциаль-ную систему с хаотической динамикой, по-этому очевидно, что ее исследование пред-почтительно осуществлять с позиций теории поведения, теории хаоса и самоорганизации [2,4,9]. Между тем, до сих пор изучение особенностей проявления физической (двигательной) активности в России традиционно проводится с помощью анкет и опросников в рамках наблюдения или педагогического эксперимента и носит, как правило, вспомогательный характер. Специальных исследований уровня и структуры ФА раз-ных контингентов населения в рамках на-циональных и региональных программ с использованием специальных датчиков, регистрирующих движения в сочетании с опросниками, довольно мало [3].
Цель исследования – установление уникальной возможность получения опера-тивной, объективной информации относи-тельно биомеханики, психологии, психофизиологии повседневной ФА с помощью электронных 3-х осевых шагомеров и акселерометров в сочетании с 7-ми дневным самоотчетом бюджета вре-мени.
Материалы и методы исследова-ния. Повседневную физическую актив-ность (на примере ходьбы) изучали с уча-стием 651 студента Сургутского госуни-верситета в возрасте 18-22 лет (57,3% женщины) и 100 случайным образом ото-бранных человек в возрасте 20-67 лет (45% женщины) различных профессий. Учет движений (рис. 1) проводили с помощью электронного 3-х осевого шагомера «Tanita АМ-120» (Япония).
1. Bal´sevich VK. Ocherki po vozras-tnoy kineziologii cheloveka. Sovetskiy sport; 2009:57-63. Russian.
2. Es´kov VM, Braginskiy MYa, Rusak SN, Ustimenko AA, Dobrynin YuV, inven-tors; Programma identifikatsii paramet-rov attraktorov povedeniya vektora sostoya-niya biosistem v m-mernom prostranstve. Russian Federation patent RU 2006613212. 2006. Rus-sian.
3. Loginov SI. Determinanty fizi-cheskoy aktivnosti: problemy i podkhody k izucheniyu. Teoriya i praktika fizicheskoy kul´tury. 2006;7:55-8. Russian.
4. Loginov SI, Basova ON, Grishina LN, Gizatulina LV. Fizicheskaya aktiv-nost´ chelo-veka kak biosotsial´naya sistema s khaoti-cheskoy dinamikoy povedeniya. In-formatika i sistemy upravleniya. 2009;22(4):11-2. Russian.
5. Loginov SI, Snigirev AS, Mal´-kov MN, Khisamova AV. Fizicheskaya aktivnost´ cheloveka na Severe po dannym shagometri-cheskogo issledovaniya. Ekologicheskiy vest-nik Yugorii. 2007;4(4):52-60. Russian.
6. Bassett DR. Validity and reliability is-sues in objective monitoring of physical ac-tivity. Res. Quart. Exerc. Sport. 2000;71:30-6.
7. Buckworth J. et al. Exercise Psychol-ogy. Human Kinetics; 2013
8. Dishman RK, Jackson AS, Bray MS. Validity of processes of change in physical ac-tivity among college students in the TIGER study. Ann Behav Med. 2010;40(2):164-75. doihttps://doi.org/10.1007/s12160-010-9208-2.
9. Resnicow K, Vaughan R. A chaotic view of behavior change: a quantum leap for health promotion. International Journal of Be-havioral Nutrition and Physical Activity. 2006;3:24-5.
10. Rowlands AV, Thomas PW, Eston RG, Topping R. Validation of the RT3 triaxial accelerometer for the assessment of physical activity. Med. Sci. Sports Exerc. 2004;36(3): 518-24.
11. Ryan RM, Deci EL. Self-determination theory and the facilitation of in-trinsic motivation, social development, and well-being. Am Psychol. 2000;55:68-78.
12. Sumukadas D, Laidlaw S, Wi-tham MD. Using the RT3 accelerometer to measure everyday activity in functionally im-paired older people. Aging Clin. Exp. Res. 2008;20(1):15-8.
13. Tudor-Locke C et al. U.S. popula-tion profile of time-stamped accelerometer outputs: impact of wear time. J. Phys. Act. Health. 2011:8(5):693-8.
14. Welk CJ, Blair CN, Wood K et al. A comparative evaluation of three accelerometry-based physical activity monitors. Med. Sci. Sports Exerc. 2000;32:S489-97.
15. Westerterp KR. Assessment of phys-ical activity level in relation to obesity: current evidence and research issues. Med. Sci. Sports Exerc. 1999;31(11):S.522-55.
