摘要：目的:揭示跑者在長距離跑后下肢關節的負荷與足姿態的變化及膝關節接觸力分布且驗證二者關聯,為快速預測膝關節負荷提供簡易手段。方法:運用OpenSim個體化肌骨建模分析業余跑者5 km跑后下肢關節的運動學、動力學及膝關節接觸力變化,采用一維統計參數映射(Statistical Parametric Mapping 1d)分析法檢測差異性,結合足姿態參數與膝關節總接觸力及膝關節內外側接觸力訓練并檢驗機器學習算法。結果:1)5 km跑后,髖關節蹬離期伸角度、支撐初期外旋角度及踝關節蹬離期跖屈角度均顯著增大;2)髖關節支撐期伸力矩及支撐初期外展力矩、踝關節支撐期跖屈力矩均顯著增大,膝關節支撐初期及蹬離期屈力矩均顯著降低;3)膝關節蹬離期總接觸力顯著減小,支撐初期內側接觸力顯著增大而支撐初期及蹬離期外側接觸力均顯著減小;4)機器學習算法模型發現,足外翻程度增大引起膝關節總接觸力及內側接觸力快速增大而外側接觸力逐步減小。結論:1)長距離跑后下肢關節負荷出現幅值及重新分布的變化,表現出增大的髖關節伸及外展力矩,減小的膝關節屈力矩及增大的踝關節跖屈力矩,可能與足姿態變化及相關肌群肌力有關;2)長距離跑后膝關節內側接觸力快速增大且與量化的足姿態參數呈線性關系;3)通過足姿態參數指標可快速預測膝關節接觸力的變化,跑者可實地評估足姿態參數以預測膝關節負荷的幅值和分布變化,輔助科學合理的安排跑量及訓練計劃,降低跑步相關的膝關節損傷風險。