Trainingsmythen im Ausdauersport – eine narrative Abhandlung

– von Nemon, im Dezember 2025 / Januar 2026 –



Inhaltsverzeichnis (folgt)


03 Energiesysteme und Schwellen (die es in dieser Form nicht gibt)

In den gängigen klassischen Trainingskonzepten wird der Energiestoffwechsel in drei angeblich getrennte „Systeme“ aufgeteilt: ein alaktazides ATP/PCr‑System für sehr kurze Belastungen, ein „anaerob‑laktazides“ System für höhere Intensitäten und ein „aerobes“ System für längere Arbeit. Dazu kommt meist die ebenso eingängige wie irreführende Erzählung, der Körper „verbrenne“ bei niedriger Intensität Fett und müsse bei höherer Intensität zwangsläufig auf Kohlenhydrate umschalten – der so genannte Crossover‑Point. Diese Modelle sind didaktisch bequem, aber physiologisch in zentralen Punkten falsch. Moderne Arbeiten – insbesondere von Forschungsgruppen um Jeff Volek, Timothy Noakes und Philip Prins sowie die rigorose Kritik von Bartholomew Kay – haben in den letzten Jahren gezeigt, dass diese Modelle eher Artefakte einer veralteten Sichtweise sind. Die Physiologie kennt keine Schalter, sondern nur integrierte, dynamische Prozesse (die bei angepassten Athleten Leistungen ermöglichen, die nach alten Lehrbüchern vielleicht sogar unmöglich wären).

Energiesysteme: Das Märchen vom „anaeroben“ Stoffwechsel
Das klassische Modell suggeriert, die Energiesysteme (ATP PCr, Glykolyse, oxidativ) liefen nacheinander ab wie Gänge in einem Getriebe. In Wirklichkeit gibt es beim Menschen unter physiologischen Bedingungen keinen „anaeroben“ Stoffwechsel im Sinne eines eigenständigen, sauerstoffunabhängigen Energiesystems. Jede Sekunde Leben und Leistung hängt ultimativ vom Sauerstoff ab. Und natürlich geht man bei intensiver Aktivität eine sogenannte Sauerstoffschuld ein – aber nicht, weil der Körper „anaerob“ arbeitet, sondern weil die Sauerstoffaufnahme träge ist und der Bedarf schneller steigt als die VO₂-Kinetik folgen kann. Gleichzeitig nimmt die Atmung deutlich zu, statt abzunehmen.

Warum springen Glykolyse und Kreatinphosphat (PCr) dann überhaupt an? Nicht wegen Sauerstoffmangel, sondern wegen „metabolic inertia“ – der Trägheit des oxidativen Stoffwechsels. Das oxidative System in den Mitochondrien arbeitet wie ein großes, schweres Schwungrad („Flywheel“), ein Bild, das der Physiologe Bartholomew Kay zur didaktischen Veranschaulichung nutzt. Es liefert enorme Energiemengen, lässt sich aber nicht innerhalb von Millisekunden beschleunigen. Eine Muskelkontraktion hingegen fordert ATP in Spitzen von nur 10 – 40 Millisekunden an.

Um diese Lücke zwischen dem trägen oxidativen Schwungrad und dem blitzartigen Bedarf an der Muskelfaser zu schließen, nutzt der Körper temporäre Überbrückungen: PCr und die Glykolyse. Sie sind keine eigenständigen „Systeme“, sondern kurzfristige Puffer, die einspringen, bis die oxidative Atmung nachgezogen hat. Ohne mitochondriale Atmung gäbe es keine Wiederauffüllung von PCr. Selbst bei höchster Intensität, die traditionell als „anaerob“ bezeichnet wird, stammt die Energie im Hintergrund immer aus der oxidativen Atmung. „Anaerob“ ist daher ein Misnomer für einen Prozess, der lediglich die Trägheit der mitochondrialen Atmung überbrückt.

Der Crossover-Mythos: Fettverbrennung bis an die Leistungsgrenze
Auch beim Treibstoff hält sich ein gravierender Irrtum. Das klassische Lehrbuchmodell (u. a. Brooks & Mercier, 1994) besagt: Fett ist der Brennstoff für niedrige Intensitäten. Ab etwa 60–65 % der maximalen Sauerstoffaufnahme (VO₂max) überkreuzen sich die Kurven (Crossover Point), und Kohlenhydrate übernehmen die Hauptlast. Fettverbrennung bei hoher Intensität? Laut Lehrbuch physiologisch unmöglich. Neue Daten aus den Jahren 2016 bis 2023 haben dieses Dogma jedoch eindeutig widerlegt. Die FASTER Studie von Volek et al. (2016) untersuchte Ultra Ausdauerathleten, die sich langfristig Low Carb/High Fat (LCHF) ernährten. Die Ergebnisse zeigten maximale Fettoxidationsraten (Peak Fat Oxidation) von durchschnittlich 1,54 g/min – mehr als das Doppelte dessen, was in Lehrbüchern als Obergrenze galt (ca. 0,6–0,7 g/min). Der Crossover Point verschob sich dramatisch nach rechts. Statt bei 65 % VO₂max lag er bei diesen Athleten häufig jenseits von 85 % VO₂max. In einer Studie von Prins, Noakes et al. (2023) verbrannten adaptierte Athleten selbst bei hochintensiven Intervallen (nahe 90 % VO₂max) noch signifikante Mengen Fett, während die High Carb Kontrollgruppe ihre Energie fast ausschließlich aus Kohlenhydraten bezog. Das bedeutet: Der klassische „Crossover Point“ ist kein physiologisches Naturgesetz. Er ist ein Ernährungseffekt, der aus einer kohlenhydratlastigen Stoffwechsellage entsteht und den Fettstoffwechsel konsequent dämpft. Wer den Körper metabolisch umschult, kann Fett als Hochleistungsbrennstoff nutzen – weit in Intensitätsbereiche hinein, die früher als reine „Zuckerzone“ galten.

Als kleine Beigabe der Hinweis auf einen anderen Blog-Beitrag über Prins, Noakes et al. Paradigmenwechsel: Fettstoffwechsel vs. Kohlenhydrate im Sport (Beitrag von Nemon) , zur Veranschaulichung auch eine Grafik von dort mit den unterschiedlichen Crossover-Kurven:

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Hier mit der Lupe drauf:

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Das Glykogen-Paradoxon und das Ende des Carb-Loading-Dogmas
Ein zentrales Argument für die „Pflicht“ zu Kohlenhydraten war immer das Glykogen: Die Speicher im Muskel sind begrenzt, also müssen sie ständig aufgefüllt werden („Carb Loading“), sonst droht der Einbruch – eine Erfahrung, die Athleten, die auf Carbs setzen, kennen. Allein schon die Angst vor dem „Hungerast“ oder „Mann mit dem Hammer“ ist der Grund für vorsorgliche Zuckerzufuhr.

Auch hier zeigen die Daten u. a. von Volek und Noakes ein anderes Bild. Überraschenderweise hatten die LCHF Athleten in der FASTER Studie fast identische Ruhe Glykogenspeicher wie die High Carb Gruppe, obwohl sie kaum Kohlenhydrate aßen. Der entscheidende Unterschied lag im Verbrauch: Weil die LCHF Athleten bei Belastung so viel Fett verbrannten, tasteten sie ihre Glykogenreserven kaum an („Glycogen Sparing“). Während der High Carb Athlet seine Speicher rasch leerte und ständigen Nachschub benötigte, lief der fat adaptierte Athlet stabil auf Fett und behielt sein Glykogen für echte Spitzenbelastungen in der Hinterhand.

Das entzieht dem klassischen Carb-Loading-Dogma die Grundlage. Wenn der Körper bei 85 % Intensität noch überwiegend Fett nutzt, besteht kein Bedarf, alle 20 Minuten Zucker nachzuführen. Studien deuten darauf hin, dass selbst bei extremen Belastungen minimale Mengen exogener Kohlenhydrate (oder gar keine – darauf wird an anderer Stelle eingegangen) ausreichen, um den Blutzucker stabil zu halten. Der postulierte Bedarf von 60–90 g Kohlenhydraten pro Stunde tritt bei einem fettadaptierten Athleten schlicht nicht auf.

Schwellenkritik: Laktat- und ventilatorische Schwellen
In der Diagnostik werden Laktat und ventilatorische Schwellen oft so behandelt, als markierten sie harte physiologische Übergänge: „Bis hierher aerob, ab hier anaerob.“ Praktisch sucht man dazu Punkte auf glatten Kurven – etwa der Blutlaktatkurve oder der Ventilation –, an denen sich die Steigung verändert. Je nach Schule heißen diese Punkte LT1, LT2, OBLA (z. B. 4 mmol/L), Dmax oder VT1/VT2. Alle diese Marker beschreiben Intensitäten, bei denen der Stoffwechsel vermeintlich sichtbar „umschichtet“ – etwa weil die relative Kohlenhydratnutzung zunimmt oder die Ventilation stärker ansteigt. Physiologisch sind es jedoch willkürlich gesetzte Punkte auf kontinuierlichen Verläufen, keine naturgegebenen Stufen.

Die Probleme beginnen, sobald man diese konstruierten Punkte als harte Grenzen interpretiert. Mehrere Arbeiten zeigen, dass unterschiedliche Definitionsmethoden bei ein und derselben Person zu deutlich unterschiedlichen „Schwellen“ führen können. Je nachdem, ob man einen festen Laktatwert (z. B. 4 mmol/L), eine Steigungsänderung, Dmax oder einen ventilatorischen Marker verwendet, verschiebt sich die vermeintliche Schwelle um teils beträchtliche Watt oder Geschwindigkeitsbereiche – mit einer Fehlerquote, die die durch dieses Instrument erhoffte Präzision der Trainingssteuerung schnell relativiert.

Bereits lange bevor neuere Arbeiten die Schwellenmodelle infrage stellten, gab es deutliche Hinweise darauf, dass ventilatorische und laktatbasierte Schwellen keine physiologischen „Umschaltpunkte“ darstellen, sondern Interpretationen glatter, kontinuierlicher Kurven. Jones & Carter (2000) zeigten in einer umfassenden Analyse, dass ventilatorische Schwellen methodisch nicht einheitlich definiert sind und je nach Auswertungsansatz zu deutlich unterschiedlichen Ergebnissen führen. Die Autoren betonten, dass diese Marker eher heuristische Orientierungspunkte als echte physiologische Grenzen sind – ein Befund, der sich erstaunlich gut mit modernen Daten deckt.
Auch Bentley et al. (2007) kamen in ihrem systematischen Review zu dem Schluss, dass die Vielzahl an Schwellenmethoden zwangsläufig zu Inkonsistenzen führt. Je nachdem, ob man visuelle, mathematische oder fixed value Ansätze verwendet, verschieben sich die Schwellen teils erheblich. Die Autoren kritisierten, dass viele Studien Schwellenwerte als objektive, reproduzierbare Größen behandeln, obwohl die zugrunde liegenden Methoden hochgradig variabel sind.

Diese frühen Arbeiten zeigen, dass die Probleme der Schwellenmodelle keineswegs neu sind. Die heutige Forschung bestätigt im Grunde nur, was unabhängige Analysen schon vor über 20 Jahren klar formuliert haben: Schwellen sind nützliche Näherungsgrößen, aber keine naturgegebenen Kanten. Sie beschreiben Punkte auf Kontinua – und verlieren ihre Aussagekraft, sobald man ihnen eine Präzision zuschreibt, die die Methoden nicht leisten können.

Wiederholte Tests an denselben Athleten zeigen zwar für einige Konzepte eine relativ brauchbare Reproduzierbarkeit (besonders modifizierte Dmax Methoden und 4 mmol Schwellen), aber auch hier bleibt eine Streuung, die bei gut Trainierten ausreicht, um „Trainingsfortschritte“ vorzutäuschen, die statistisch noch im Rauschen liegen.
Hinzu kommt, dass Laktat und ventilatorische Schwellen nicht identisch sind. Studien, die beide Konzepte direkt vergleichen, finden zwar brauchbare Korrelationen (z. B. VT1 in der Nähe von LT, VT2 in der Nähe höherer Laktatmarker wie LT + 3 mmol/L), aber keine perfekte Deckungsgleichheit. Umweltbedingungen (Hitze), Protokollgestaltung (Stufenlänge, dauer) und Tagesform können beide Marker verschieben – zum Teil unabhängig voneinander.

Die Konsequenz ist nicht, dass Schwellenmessung wertlos wäre: Sie liefert brauchbare Anhaltspunkte für die individuelle Ausdauerleistungsfähigkeit und korreliert oft gut mit Zeitfahr oder Laufleistungen. Aber Schwellen sind eben das, was der Name sagt: Punkte auf Kurven, definiert durch Menschen mit Intentionen. Sie eignen sich als grobe Orientierungsmarken, nicht als exakte naturgegebene Kanten, an denen „die Physiologie umschaltet“. Trainingszonen, die dogmatisch auf einem einzigen Schwellenwert aufbauen, sind daher mit Vorsicht zu genießen – besonders, wenn sie eine Präzision suggerieren, die die Messmethoden in der Realität nicht hergeben.

Was vom Mythos übrig bleibt
Die Einteilung in Energiesysteme und der frühe Crossover Point lassen sich beim Durchschnittssportler – insbesondere unter westlicher Standardernährung – durchaus als wiederkehrende Muster in den Daten erkennen und, trotz methodischer Einschränkungen, auch quantifizieren. Als Aussage über das menschliche Leistungspotenzial ist das zugrunde liegende Modell jedoch widerlegt. Und als Fundament der traditionellen Trainingsplanung lässt es sich erst recht nicht mehr aufrechterhalten.


Referenzen zu Kapitel 3 (kompakt) im Spoiler
1. Kay B (ca. 2005): „Why is the Term ‘Anaerobic’ Ubiquitous in Human Physiology?“ Malaysian Journal of Sport Science and Recreation 4(1):81–93. Kritik am Begriff „anaerob“ in der menschlichen Physiologie; Erklärung des Metabolic Inertia‑Konzepts und des „Oxidative Flywheel“; Widerlegung getrennter anaerober Energiesysteme. https://journal.uitm.edu.my/ojs/index.php/MJSSR (Dokument liegt dem Autor vor) und YouTube Lectures, z. B.: YouTube‑Vortrag, ab 0:25:04

2. Volek JS et al. (2016): „Metabolic characteristics of keto-adapted ultra-endurance runners.“ Die FASTER‑Studie. Zeigte u.a. Peak Fat Oxidation von etwa 1,5 g/min (ca. doppelt so hoch wie klassische Lehrbuchwerte) und ähnliche Muskelglykogenspeicher trotz langfristiger Low‑Carb‑Ernährung. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26892521/
(Full‑Text z.B.: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0026049515003340)

3. Prins PJ, Noakes TD et al. (2023): „Low carbohydrate high fat ketogenic diets on the exercise crossover point.“ Verschiebung des Crossover Points auf >85% VO₂max bei LCHF-Athleten; signifikante Fettverbrennung auch bei Intervallen. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphys.2023.1150265/full

4. Noakes T (2023/Videos): „The Surprising Link Between Carbs and Athletic Performance.“ Fasst den Paradigmenwechsel zusammen: Glykogen wird geschont („sparing“), Carb Loading ist oft unnötig. (Siehe Blog-Zusammenstellung Nemon).

5. Webster CC et al. (2018): „Gluconeogenesis during endurance exercise.“ Bestätigt, dass Gluconeogenese zur Blutzuckerstabilität beiträgt, besonders relevant bei Low-Carb-Athleten. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29617642/

6. McArdle/Katch/Katch: „Exercise Physiology.“ Referenz für das klassische Crossover-Modell (Fett dominiert nur bei niedriger Intensität), das hier als limitiert entlarvt wird. https://canada.humankinetics.com/blogs/excerpt/energy-systems

7. Faude O, Kindermann W, Meyer T (2009): „Lactate threshold concepts: how valid are they?“ Übersicht zu verschiedenen Laktatschwellenkonzepten, deren Definitionsunterschieden und Zusammenhang mit Ausdauerleistung. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19453206/

8. Stangier C et al. (2019): „Comparison of Different Blood Lactate Threshold Concepts for Constant Load Performance in Elite Cyclists.“ Vergleicht verschiedene LT-Konzepte; zeigt Unterschiede in Intensität und Vorhersagequalität. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6777042/

9. Morton RH, Stannard SR et al. (2011): „Low reproducibility of many lactate markers during incremental cycle exercise.“ Zeigt, dass viele Laktatmarker bei wiederholten Tests eine relevante Streuung aufweisen; nur wenige Methoden sind wirklich stabil genug für feine Steuerung. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21343140/

10. Pallarés JG et al. (2016): „Validity and Reliability of Ventilatory and Blood Lactate Thresholds.“ Untersucht die Zuverlässigkeit von ventilatorischen und Laktatschwellen; findet brauchbare, aber nicht perfekte Übereinstimmungen und betont methodische Grenzen. https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0163389

11. Ramos-Campo DJ et al. (2018): „The Relationship Between Lactate and Ventilatory Thresholds in Runners.“ Zeigt, dass LT und VT1/VT2 miteinander korrelieren, aber nicht deckungsgleich sind; unterstreicht den Charakter von Schwellen als Näherungsgrößen. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6167480/

12. Wasserman K et al. / Reviews zur „Anaerobic Threshold“: klassische Arbeiten, die das Schwellenkonzept etabliert haben und die hier als historischer Referenzpunkt dienen. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3438148/

13. Jones AM, Carter H (2000): „The effect of training on oxygen uptake kinetics and the ventilatory threshold.“ Frühe, klare Kritik an ventilatorischen Schwellen: zeigen, dass VT‑Bestimmung stark methodenabhängig ist und keine physiologische „Umschaltgrenze“ darstellt. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10751052/

14. Bentley DJ et al. (2007): „Maximal lactate steady state, critical power and anaerobic threshold: implications for endurance training.“ Systematischer Review: zeigt, dass unterschiedliche Schwellenmethoden zwangsläufig zu unterschiedlichen Ergebnissen führen; betont die Variabilität und methodischen Grenzen. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17542134/

15. Carter H, Jones AM, Doust JH (1999): „Effect of incremental test protocol on the lactate minimum speed.“ Zeigt, dass Schwellenwerte stark vom Testprotokoll abhängen; unterstreicht die Konstruiertheit und Variabilität laktatbasierter Marker. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10373064/