本研究以世界男子网球单打排名前100名的运动员(截至2016年10月15日)为研究对象，通过ATP官网收集了他们在红土、草地和硬地赛的12项比赛数据：一发成功率X₁、一发得分率X₂、二发得分率X₃、挽救破发点胜率X₄、发球局胜率X₅、发球得分率X₆、一发回球得分率X₇、二发回球得分率X₈、破发成功率X₉、接发球得分率X₁₀、回球得分率X₁₁、总积分胜率X₁₂.运用文献法、数理统计法、逻辑分析法等对他们的制胜能力进行研究.

对12项红土赛比赛数据进行主成份分析和因子分析，首先要求这些数据间有较高的相关性.对12项技术指标相关性分析发现，多项指标在0.01的水平上显著相关(表 1).

对数据进行KMO和Bartlett的球形度检验发现(表 2)，KMO=0.718，且Bartlett的球形度检验值p=0.000 < 0.01，说明12项数据间存在较强的相关性，适合做因子分析.另外，利用最大方差法进行正交旋转，使变量在某一个公因子的载荷更加明显，而在其它公因子的载荷减小，共计生成12个新的公因子，提取出特征根大于1的3个公因子，旋转后公因子1(F_1-1)的特征根为4.847，公因子2(F_1-2)的特征根为4.706，公因子(F_1-3)的特征根为1.233，3个公因子累积方差贡献率为89.879%，提取的3个公因子代表了原始数据89.879%的信息，公因子的提取效果是非常理想的.

在因子分析中，将系数按大小排序并取消绝对值小于0.30的小系数，得到成分矩阵表 3，第一个因子(F_1-1)方差贡献率为40.391%，与F_1-1因子载荷系数大于0.5的指标有发球局胜率X₅、发球得分率X₆、一发得分率X₂、救破发点胜率X₄、总积分胜率X₁₂、二发得分率X₃6个变量；第二个公因子(F_1-2)方差贡献率为39.215%，与F_1-2因子载荷系数大于0.5的指标有回球得分率X₁₁、接发球得分率X₁₀、一发回得分率X₇、二发回得分率X₈、破发成功率X₉、总积分胜率X₁₂6个指标；第三个公因子(F_1-3)的方差贡献率为10.274%，与F_1-3因子载荷系数大于0.5的指标只有一发成功率X₁.可见，除总积分胜率同时被公因子1和2提取大量信息外，F_1-1的信息主要来源于发球局的技术数据，F_1-2信息主要来源于接发球局的技术数据.因此，我们可以把F_1-1命名为“发球局能力因子”，把F_1-2命名为“接发球局能力因子”.而F_1-3信息主要来源于一发成功率，由于发球是网球中唯一一项完全由自己掌控的技术，发球成功率往往是体现运动员竞技状态的重要指标，因此我们把F_1-3命名为“比赛状态因子”.将3个公共因子的方差贡献率作为权数，方差贡献率与累计贡献率的比值作为因子值系数，计算出各个运动员红土赛制胜能力F_红土(综合因子得分)，模型如下：F_红土=(0.403 91×F_1-1+0.392 15×F_1-2+0.102 74×F_1-3)/0.898 79.

英国网球专家认为，使用同样的力量击球，在草地球场进行比赛时，球速要比在硬地、红土等其他场地时快.本研究对草地赛12项技术指标进行相关性分析发现，多项指标在0.01的水平上显著相关.对草地赛数据进行KMO和Bartlett的球形度检验发现，KMO=0.636，且Bartlett的球形度检验值p=0.000 < 0.01，拒绝Bartlett球度检验的零假设，说明草地12项数据适合做因子分析.

图 1显示，从方差解释可以看出，特征根大于1的公因子有3个，且旋转后公因子1(F_2-1)的特征根为4.687，方差贡献率为39.054%，公因子2(F_2-2)的特征根为3.671，方差贡献率为30.590%，公因子3(F_2-3)的特征根为1.133，方差贡献率为9.441%，3个公因子累积方差贡献率为79.085%.我们认为，提取的3个特征根大于1的公因子的效果也是非常理想的.

同样，草地场提取的F_2-1的信息主要来源于发球局的技术数据，与F_2-1因子载荷系数大于0.5的指标有发球局胜率X₅、发球得分率X₆、一发得分率X₂、救破发点胜率X₄、总积分胜率X₁₂、二发得分率X₃6个变量，F_2-2信息主要来源于接发球局的技术数据，与F_2-2因子载荷系数大于0.5的指标有回球得分率X₁₁、接发球得分率X₁₀、二发回得分率X₈、一发回得分率X₇、总积分胜率X₁₂5个指标.因此，我们可以把F_2-1命名为“发球局制胜因子”，把F_2-2命名为“接发球局制胜因子”.而F_2-3信息主要来源于一发成功率，我们把F_2-3命名为“比赛状态因子”.将提取的3个公共因子的方差贡献率作为权数，方差贡献率与累计贡献率的比值作为因子值系数，计算各个运动员草地赛制胜能力F_草地(综合因子得分)，模型如下：F_草地=(0.390 54×F_2-1+0.305 90×F_2-2+0.094 41×F_2-3)/0.790 85(表 4).

对硬地赛12项技术指标进行相关性分析发现，多项指标在0.01的水平上显著相关.对硬地赛数据进行KMO和Bartlett的球形度检验发现，KMO=0.687，且Bartlett的球形度检验值p=0.000 < 0.01，拒绝Bartlett球度检验的零假设，也说明硬地赛12项数据适合做因子分析.

方差解释显示，提取特征根大于1的3个公因子，且旋转后公因子1(F_3-1)的特征根为4.826，方差贡献率为40.216%，公因子2(F_3-2)的特征根为4.295，方差贡献率为35.790%，公因子3(F_3-3)的特征根为1.337，方差贡献率为11.145%，3个公因子累积方差贡献率为87.151%.我们认为，硬地场比赛数据公因子的提取效果是非常理想的.

与草地赛和红土赛数据不同的是，硬地场数据提取的F_3-1的信息主要来源于接发球局的技术指标，与F_3-1因子载荷系数大于0.5的指标有回球得分率X₁₁、接发球得分率X₁₀、二发回得分率X₈、一发回得分率X₇、破发成功率X₉、总积分胜率X₁₂6个指标；F_3-2信息主要来源于发球局的技术指标，与F_3-2因子载荷系数大于0.5的指标发球得分率X₆、发球局胜率X₅、一发得分率X₂、总积分胜率X₁₂、二发得分率X₃、救破发点胜率X₄6个变量；我们把F_3-1命名为“接发球局能力因子”，把F_3-2命名为“发球局能力因子”.而F_3-3信息依然是主要来源于一发成功率，我们仍然把公因子3命名为“比赛状态因子”.将提取的3个公共因子的方差贡献率作为权数，方差贡献率与累计贡献率的比值作为因子值系数，可以计算出各个运动员硬地赛制胜能力F_硬地(综合因子得分)，模型如下：F_硬地=(0.402 16×F_3-1+0.357 90×F_3-2+0.111 45×F_3-3)/0.871 51(表 5).

网球比赛主要在3种场地(红土场、草地、硬地)进行，本研究分别采集了3种场地的12项比赛技术数据，通过因子分析找出了“发球局能力因子”“接发球局能力因子”和“比赛状态因子”，并得出了3个制胜能力模型.将3个模型中的3个因子的权重按“发球局能力因子”“接发球局能力因子”“比赛状态因子”的顺序计算发现，红土场3个公因子的权重比值为3.931 3/3.839 3/1，草地场的3个公因子的权重比值为4.136 6/3.240 1/1，硬地场3个因子的权重比值为3.211 3/3.606 4/1.从3种场地的因子权重比值可以发现，草地赛中，“发球局能力”相比“接发球局能力”更能影响球员的制胜能力，草地场是球速最快的球场，运动员可以通过发球建立足够的优势压制对头，从而取得比赛的主动权；硬地赛中，“接发球局能力”却比“发球局能力”显得重要，这也是近年来发球上网型选手越来越少的原因，而越来越多的底线型选手在硬地赛取得成功；红土赛中，“发球局能力”和“接发球局能力”对比赛制胜能力的影响比较均衡，由于红土赛击球的回合往往较硬地赛和草地赛增多，发球和接发球局经常出现相持的情况，这就需要球员在发球局和接发球局的能力上更加均衡.

采用因子分析模型，分别计算出世界前10名运动员在3种场地的因子得分、综合得分(表 6).

红土赛方面，在F_1-1、F_1-2、F_1-3得分方面，拉奥尼奇(1.42)、德约科维奇(1.35)、费德勒(1.17)发球制胜能力位居前三甲，而纳达尔(2.50)、德约科维奇(1.74)、穆雷(1.41)接发球局制胜能力位居前3，纳达尔(2.18)和德约科维奇(1.34)在比赛状态上发挥最为出色.综合因子得分上，F_红土大于1的选手只有纳达尔(1.7)和德约科维奇科维奇(1.52).可见，纳达尔在接发球制胜能力和比赛状态发挥上遥遥领先其它对手，弥补了发球局相对不强的劣势；德约科维奇在3项得分上都进入前3，最为全面；而穆雷虽然接发球局制胜能力很强，但在其他两项能力上不及德约科维奇，特别是发球局制胜能力得分不高.

草地赛方面，在F_2-1、F_2-2、F_2-3得分方面，拉奥尼奇(2.17)、费德勒(1.70)、伯蒂奇(1.16)发球制胜能力因子得分位居前3，穆雷(2.07)、德约科维奇(1.84)、费德勒(1.48)接发球局制胜能力因子得分最为靠前，纳达尔3项得分均大于1，F_草地大于1的选手有费德勒(1.41)、穆雷(1.24)、德约科维奇科维奇(1.23)和纳达尔(1.16).

硬地赛方面，在F_3-1、F_3-2、F_3-3得分方面，接发球局制胜能力因子得分排名前3的是德约科维奇(2.47)、穆雷(2.32)、纳达尔(1.71)，发球制胜能力因子得分位居前3的是拉奥尼奇(2.57)、费德勒(2.30)、德约科维奇(1.58)，纳达尔、德约科维奇在比赛状态因子得分上高于其他选手.整体上，F_硬地值大于1的选手有德约科维奇科维奇(1.90)、费德勒(1.59)、纳达尔(1.51)、穆雷(1.31).

综合来看，世界男子网球运动员德约科维奇、费德勒、纳达尔、穆雷“四巨头”依然是统治当今网坛的最强力量.红土赛“红土王”纳达尔最具实力，与其实力比较接近的只有德约科维奇，草地赛依然是以费德勒为领头羊的“四巨头”的草地赛，硬地赛则是以德约科维奇为代表的“四巨头”的硬地赛. “四巨头”不仅全面且各有特点，如费德勒发球局制胜能力惊人，而纳达尔、德约科维奇和穆雷的接发球局制胜能力出色.相比下，新生代球员代表拉奥尼奇在快、中、慢3种场地的发球局制胜能力上排名均为最高，但由于接发球局制胜能力不足，严重影响了其综合制胜能力.锦织圭的接发球局制胜能力因子得分都大于1，但受发球局制胜能力影响，也难以与“四巨头”抗衡.所以，年轻球员要打破“四巨头”多年的统治，必须刻苦训练，弥补自己的短板.

中国男子网球无论是四大网球公开赛，还是奥运会、亚运会、戴维斯杯高级别的网球比赛，男子单打战绩与女子相比差距甚远.男子网球的排名最好运动员的排名均在200名之外，如何处理好内修技术，外塑制度是未来着重解决男子网球的制胜法宝之一.郭立亚等^[1]分析第29届北京奥运会网球项目男子单打比赛21项技术统计指标，发现有9项指标存在显著性差异，其中，一发得分率、二发得分率、破发机会、破发次数、全部得分5项指标存在非常显著性差异；廖玉冰等^[10]对ATP单打年终总决赛的研究后发现，男子单打比赛中正、反手斜线制胜分比正手直线制胜分运用更多，男子胜盘中正手后场斜线制胜分比负盘强.张银满^[2]对男子单打硬地场地发现，一发成功率、一发得分率、二发得分率、接发球得分率5各指标为比赛获胜关键指标.另外，谢相和^[4]、高徐等^[5]研究发现一发得分率、二发得分率、接发球得分率均是草地、红土场比赛女子单打网球运动员制胜指标.可以看出，上述的研究主要基于胜负双方进行，缺乏对运动员个体差异.

近年来，越来越多的现代科学技术被广泛运用到运动选材、训练、竞赛、技战术分析等方面，随之而来的对运动员竞技能力要求也是越来越全面. “一招制敌，全盘通吃”的制胜指导思想很难叱咤网坛.自公开赛时代以来，赢得男子单打全满贯的网球运动员是屈指可数，如唐纳德·布吉、罗德·拉沃尔、弗雷德·佩里、罗伊·埃莫森、安德鲁·阿加西、罗杰·费德勒、拉斐尔·纳达尔、德约科维奇科维奇；在获得全满贯的运动员中又获得金满贯的更是少之又少.被誉为“上帝之手”、获得超过2位数大满贯男子单打冠军的费德勒也未获此殊荣，在现役男运动员中，纳达尔开创先河，是唯一夺得过金满贯的.郭立亚等^[11]的研究显示，世界优秀男子运动员的身高、体质量分别是184.52 cm、79.02 kg，亚洲运动员分别是178.63 cm、74.17 kg.截至2018年12月10日，我国男子单打排名最高的2位网球运动员张择、李喆(ATP排名分别是218位、255位)的身高、体质量优于世界优秀运动员，甚至是与顶尖运动员费德勒(185 cm，体质量80.5 kg)，纳达尔(185 cm，体质量85 kg)都不相上下；我国2位运动员的身高和体质量都超过185 cm，体质量在80 kg左右；同时，高于日本运动员锦织圭(单打最高排位第4)身高178 cm、体质量68 kg，美籍华人张德培(1989年法网冠军，1996年澳网、美网亚军)的身高174 cm、体质量72 kg.值得一提的是，2016年3月，张择签约广州盛世体育发展有限公司，标志着我国男子也开启“单飞”模式.一方面，从先天因素来看，我国运动员的身体条件是可以与世界抗衡的，黄种人是可以站在领奖台上的；特别是我国乒乓球和羽毛球获奖无数，网球与这2个项目都是属于隔网对抗项目，很多技战术制胜的规律是可以正向迁移的.另一方面，除了关注技战术制胜规律外，吴丽君等人^[12]认为影响我国竞技网球运动可持续发展的因素包括3类因子，共16个因素，其中包括职业化因素、经济投入因素、训练因素等；牟柳^[13]等人认为优秀网球运动员竞技能力评价体系，包括身体形态、身体机能、身体素质、技术能力、战术能力、运动心理、运动智能7个维度.

总体来说，网球运动作为一项高度职业化的运动，奖金高、赛期长、强度大、级别多、商业化浓等因素决定了高水平运动员间的较量，除了可见的技术、战术、场地外，还涉及到赛前、赛中运动员心理变化以及竞技状态、发挥水平等内在无法观测的能力，同时，还有赛后运动恢复、康复水平、赛事规划、训练手段是否科学、合理，培养体制和管理体系是否适合网球职业化特点等.我国男子网球选手在现有基础上要取得突破，一是要转变训练观念，从“吃大锅”转向“开小灶”；二是转变管理方式，从“一对多”转向“多对一”；三是转变培养模式，从国家培养转向社会培养.本研究只从运动员的角度来分析各种类型的场地技战术制胜规律，没有考虑其他外在的影响因素和内在的心理因素.未来的研究会从更微观的层面进行研究，如运动员偏好、技术风格、比赛环境等.

1) 对3种比赛场地的12项比赛技术指标进行主成份分析和因子分析，分别提取了3个公共因子“发球局能力因子”“接发球局能力因子”“比赛状态因子”，建立了3个比赛制胜能力模型.

2) 3个制胜能力模型的因子权重比值表明，场地对球速的影响，将对运动员发球局能力和接发球局能力等产生影响.相同状态下，善于打发球局的运动员更容易在草地球场制胜，善于打接发球局的运动员在硬地球场胜出机会更大，而在红土球场，接发球局能力和发球局能力比较均衡的球员更有优势.

3) 运用制胜能力模型计算世界前10运动员的制胜能力，结果显示，“四巨头”依然是统治当今网坛的最强力量.他们不仅全面且各有特点，如费德勒发球局制胜能力惊人，而纳达尔、德约科维奇和穆雷的接发球局制胜能力出色.结合因子分析，发现了新生代球员存在的问题，如拉奥尼奇的接发球局制胜能力较弱，而锦织圭的发球局制胜能力与“四巨头”差距太大.

由于收集的数据主要涉及发球局和接发球局的得分率方面的技术指标，局限性较强，因此只找寻到了发球局制胜能力、接发球局制胜能力、及比赛状态3个影响比赛制胜的因子，而对运动员比赛的心智能力、变线能力、落点变化能力等影响比赛制胜的各项能力不能一一找寻，这还有待于后续研究进一步深入探究.