为什么长跑中跟随跑最省力？
核心原理：风阻的“借力”与体能的“分配”
最直接、最容易理解的原因，就是风阻的减小。
想象一下你一个人在空旷的场地里跑，前方没有任何阻碍。当你以某个速度前进时，空气会在你身体前方形成压力，在你身体后方形成低压区域，这个前后的压力差就是风阻。风阻会不断地“拽”住你，你需要花费能量去克服它。
当你紧随在一位跑者身后时，情况就变了。那位跑者会为你“挡”住一部分前方的空气。他冲破空气的阻力，在你前方形成一个相对“干净”的区域。你就相当于进入了一个“空气动力学保护罩”里。虽然这不是一个完全真空的区域，但前方的空气密度和阻力肯定比你独自一人时要小。
具体来说，这就像你骑自行车，如果前面有车骑得很快，你跟在后面，感觉风阻小了很多，踩踏也更轻松。
物理上的“惯性”和“动量传递”？
虽然长跑不是像球类运动那样有直接的动量传递，但某种程度上，跟随跑者也在利用“惯性”。
当你跟在一个节奏稳定的跑者后面时，你无需不断地去“启动”自己的节奏，只需要去“维持”或“调整”到与他一致。这减少了你大脑和身体在调整步频、步幅上的“思考”和“执行”成本。你的身体更容易进入一种“惯性”状态，即顺着前一个跑者的运动轨迹和力量输出去调整自己的动作。
生理上的“节省能量”和“心理上的优势”
从生理学和心理学角度来看，跟随跑也有其优势：
1. 节奏的稳定与优化： 优秀的长跑者往往有非常稳定的配速和步频。当你跟上他们的节奏时，你的身体更容易找到一个高效的输出模式。大脑不需要频繁地去计算、调整，身体可以更“自动化”地以一种适合你当前体能状态的效率去工作。这就像机器在稳定运转时最省油一样，你的身体在稳定的节奏下，肌肉的协同和能量的分配也更合理。
2. 减少心理负担： 独自一人长跑，尤其是当你感到疲惫时，很容易开始怀疑自己的速度和耐力。前方的目标（即使不是刻意针对）会给你一种无形的激励和方向感。你知道有人在你前面，而且他们的速度是你目前能达到的，这会给你一种“我可以”的信号，减少了焦虑感，让你更容易坚持下去。
3. “协同效应”的间接体现： 虽然跑步不是团队运动，但如果你和跟随者之间形成一种默契，例如你追上他，他稍微带一下，你稍微带一下，这本身就是一种“协同”了。即使是被动跟随，前面跑者的“破风”作用，也让你付出的努力相对变少。
科学研究上的佐证
事实上，关于“尾流效应”的研究已经证实了这一点。在自行车、游泳等运动中，尾流效应（即跟在领先者后面，利用其身后的低压区域减少阻力）是显而易见且被广泛应用的。虽然在跑步中，这种效应不像骑车那样剧烈，但依然存在。一些研究表明，跟在一名优秀跑者后面，可以节省几秒钟甚至更多的能量，尤其是在高速运动中。
总结来说，跟随跑之所以最省力，主要有以下几个层面的原因：
最直接的： 前方跑者帮你“破开”了空气，显著减小了你前进时要克服的风阻。
更深层的： 能够让你更容易进入一种稳定的、高效的运动节奏，减少了身体和大脑的无效能耗。
还有心理层面的： 提供了方向感和激励，降低了因孤单和疲惫而产生的心理压力。
所以，下次长跑时，如果能找到一个和你速度差不多的跑者，或者有人在你前面，不妨尝试跟在他后面跑一段，你会明显感觉到步伐变得更轻松，也更容易维持更长的时间。这并不是“偷懒”，而是运用了一种聪明、省力的技巧。
网友意见
长跑中跟随跑“省力”的本质，基于两个层面，跑动中更高的经济效益（更低的空气阻力）和心理因素。
不过在跟随跑的整个过程中，心理因素可能一直在发挥作用，然而想实现跟随跑的经济效益是有前提的：在几乎无风的环境中，只有当你的配速超过4分22秒/公里时，跟随跑才会真正起到作用。并且跟随者与领跑者之间的距离、遇到风向时的方位调整都很有讲究。
展开说说——
空气阻力的角度，跟随跑为什么能省力
相比跑步，跟随战术用得更炉火纯青的是自行车项目，毕竟骑行的速度远高于奔跑，对风阻的敏感度级别也要更明显。先拿骑行的一组数据举例：
1985年<J Appl Physiol>分析装备完全相同的8名车手，对比测试他们单独骑行和跟车骑行摄氧量（vo2）数值，发现在个体能量输出方面，能量消耗降低了39％。
这意味着，在一定速度前提下，骑行者采用跟骑策略会有相当显著的“省力”——这也是为什么不少铁人三项明令禁止在骑行阶段跟骑的原因。
回到跑步上，运动实验室风洞测试（模拟风平气和的室外环境），直接列数据吧：
对顶级短跑选手而言，以他们加速到巅峰速度（10米/秒）时，克服空气阻力的能量消耗为7.8%；
对中距离径赛精英选手而言，当他们的比赛配速达到2分45秒（约6米/秒）时，克服空气阻力的能量消耗为4%；
对马拉松精英选手而言，3分20的配速（5米/秒）时（相当于全马2小时20分完赛），全程用了2%的能量消耗在克服空气阻力上。
——这就意味着：
- 即便是几乎无风的环境，风阻依然存在且对跑步带来额外能量消耗；
- 速度越快，风阻的能量消耗就越大；
- 放到真实室外场景，比如马拉松这种动辄数小时、场景方位变幻极大的运动，风阻带来的消耗会相当的惊人。
那在长跑中，跟随跑对风阻能起到的正向减缓能达到多少呢？以兰斯大学基于柏林马拉松第一集团的分析，跟随跑中，处于集团中间的选手，其应对风阻的能量消耗能下降38.5-57.3％左右。
即，选手选择跟随跑，可以让自己用更小的消耗对抗风阻、节省下来的能量则可以更充分的用在让自己向前更快推进上，实现成绩上的突破。
不过尽管跟随跑能实实在在的节省更多能量消耗，尤其是风阻上的优势。但并不意味着精英选手就一定会尝试以跟随的战术来获得收益。更多情况下他们会为了实现自己预期的目标尽可能突围。
以上图川内优辉在2018年波士顿马拉松夺冠为例，比赛当天起点温度-1℃，赛道一路都是选手被吹落的帽子，精英选手间的跟随跑集团并没有发挥出应有作用，选手们的配速与预期也出现极大偏差，因而各自为战的情况在那场比赛变得很正常。
川内优辉也是在这种极端的天气中突围而出，拿下对他而言迄今「最重要的一个冠军」。
心理层面，跟随跑的正向效应
「当你跟着其它人一起运动时，能量的输出往往更有力」。这是来自堪萨斯运动学助理教授布兰登·欧文（Brandon Irwin）的观点，2012年他曾做过一项测试，当测试者与那些自认为更出色的选手一起运动时，锻炼时间和强度都大幅提升。
——跟随跑的一种正向效应也是如此。当你认为某个同伴具备维持稳定配速跑下去的能力时，在心理上你会非常信赖的跟随他，同时对自己完成当下运动强度的信心也会增加。
——这也从另一方面解释了对初跑者而言，加入跑团的益处：奔跑中的社交效应以及其他人的领跑，会让初跑者更快的得到提升。
在严肃训练里，与训练同伴互相跟随跑（如每人领跑3公里），可以更好的完成。尤其是LSD（长距离慢跑拉练）、速度课（间歇训练）中。
用到比赛中这也是一种策略：
当你很难坚持当下的配速，不妨留意下视线范围内相对跑得较为轻松的那个，并尝试去维持与他/她的距离。
对普通长跑者而言，如何掌握跟随跑的诀窍
开头已经提到过，想通过跟随跑获得减少空气阻力带来的收益，领跑者与跟跑者至少需要达到4分22秒的配速，并且需要尽可能紧的跟住——身距超过一米，任何帮助都会大大减少。
这也是我们看到径赛长跑比赛中，选手们经常紧贴着、以近乎“摩肩接踵”的间距前行的原因。
这个配速应用到各种距离中，五公里21分50秒、十公里43分40秒、半程马拉松1小时32分、全程马拉松不到3小时05分——对普通长跑爱好者而言，已经是非常优秀的成绩，需要一定时间训练才能达到的水准。
所以，除非遇到极大逆风的情况，一般的慢跑，不必过于在意跟随跑带来的空气阻力收益。
于普通长跑者而言，跟随跑更大的裨益还是在于：
- 维持匀速奔跑的状态
多人一起跟随跑，配速通常最终会变得稳定。以往独自奔跑兴许无法维持太长时间该配速，跟随别人一起往往就能坚持下来。
「一群人能跑得更远」说的就是这种匀速跑的效果。
- 专注跑步本身
不少跑者独自跑步时思维状态非常活跃，配速和状态也会忽好忽坏。跟随跑实际上创造了一种更纯粹也更简单的模式，会分散很多无关思绪带来的起伏。
- 实现更稳定的奔跑经济性
跟随跑时会让身体下意识更从众，最终在动作上变得更一致。尤其是步频步幅较低的跑者，通常也会下意识的去做出正向的改变。
通过对比独自奔跑和跟随跑时的高阶数据，跟随跑通常在步幅步频垂直振幅等数据上都表现的更有经济性。
但不要盲目去跟随，尤其是比赛中。
以马拉松为例，如果你的马拉松预计成绩在4小时之外，即便在起跑阶段感觉状态很不错尝试去跟住330的兔子，这很可能导致撞墙的提早发生，体内糖原也会过早过快的耗竭。
通常跟随跑尽量维持在与自己目标配速±15秒以内，不合适的跟随需要尽早结束，避免强跟灰飞烟灭。
在跟随跑时，目光可盯住领跑者非高频移动部位（如肩至腰部的核心区域），与领跑者的距离尽量保持在1-2米的间距，遇路口/人流/补给点时尽早做好准备让出左右空间。
如果双方实力接近、又恰好是距离偏长的拉练/马拉松，可尝试与对方分别领跑一段距离后换位，于己于人都是一种体育精神的细微呈现。
文中数据及分析来源：
1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/2318782/
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0021929020302773
3. https://www.sciencedaily.com/releases/2012/11/121126130938.htm
4. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7380693/
5. https://www.outsideonline.com/2419911/running-power-stryd-research-2020
6. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/1956270/
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