首頁(yè) 資訊 愛(ài)美的姑娘擦亮眼,運(yùn)動(dòng)才是最健康的塑形方式,打造纖細(xì)腰身!

愛(ài)美的姑娘擦亮眼,運(yùn)動(dòng)才是最健康的塑形方式,打造纖細(xì)腰身!

來(lái)源:泰然健康網(wǎng) 時(shí)間:2024年12月03日 15:47

健身感悟:人們常說(shuō)腳踏實(shí)地別忘了仰望天空,我們?cè)趽]灑汗水塑造身材的時(shí)候,也不要忘了選擇適合自己的運(yùn)動(dòng)方式,量身打造健身方案,鍛煉的效果與質(zhì)量都可以事半功倍。

人們常說(shuō)磨刀不誤砍柴工,此言不謬,塑形美體最為重要的就是找到合適自己的方法,不好愛(ài)美的小姑娘們警惕心不足,遇到快捷又簡(jiǎn)單的塑形方式就輕易嘗試,其結(jié)果往往是損害自身健康為代價(jià),舉些簡(jiǎn)單的額例子來(lái)說(shuō)明一下,塑形美體的最大困難是減脂瘦身,很多姐妹們抵不住誘惑使用藥物減肥和抽脂減肥,雖然操作簡(jiǎn)單且輕松,可以非常容易就得到纖細(xì)的好身材,但是其中的副作用也是顯而易見(jiàn)的,無(wú)論是藥物還是抽脂都是以損害我們的健康為代價(jià)的,雖然可以短時(shí)間內(nèi)取得自己想要的,但是從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看是不可取的。

塑形美體還是要回歸最健康的方式上來(lái),瑜伽運(yùn)動(dòng)就不失為一個(gè)很好的選擇,瑜伽所囊括的體式眾多,其中不僅有高強(qiáng)度的燃脂動(dòng)作,也有舒緩優(yōu)雅的伸展體式,我們?cè)谄匠>毩?xí)時(shí)就可以選擇基礎(chǔ)動(dòng)作,在瑜伽的熏陶中塑造形體,而在我們感覺(jué)身體狀態(tài)良好的情況下進(jìn)行高強(qiáng)度訓(xùn)練,減去身體中多余的贅肉和脂肪,慢慢想著心目中的完美身材前進(jìn)。瑜伽的好處多多,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止形體上塑造,常練瑜伽還可以促進(jìn)血液循環(huán),你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己的氣色比同齡人都顯年輕,血?dú)庾悴拍苌眢w好,身體好才能氣色佳,相輔相成,互為表里,慢慢在瑜伽鍛煉中收獲想要的一切,下面就給大家介紹不同類型的瑜伽體式,無(wú)論是高難度的還是舒緩的,都可以對(duì)我們的身體起到鍛煉作用!

靈活腰腹可以從加強(qiáng)側(cè)伸展式(左)開(kāi)始,吸氣時(shí)慢慢向上伸展,解開(kāi)雙手放于髖部,調(diào)整距離一腿長(zhǎng),雙手仍然放于髖部,大臂內(nèi)收,左側(cè)加強(qiáng)伸展式開(kāi)始。吸氣大臂往內(nèi)打開(kāi)整個(gè)胸腔,呼氣拉長(zhǎng)身體向下,直到身體與地板平行,在此停留5組呼吸,感覺(jué)輕松繼續(xù)將身體向前、向下,在腹部拉長(zhǎng)的狀態(tài)下,繼續(xù)讓腹部方向大腿,雙手放于雙腿的兩側(cè),背部平直自然垂落向下,額頭輕觸小腿脛骨,始終保持后側(cè)大腿面的上提,緩慢吸氣,解開(kāi)雙手放于髖部,帶動(dòng)身體向上,轉(zhuǎn)動(dòng)身體朝前。

繼續(xù)強(qiáng)化我們的腰腹力量,瑜伽中的幻椅式鍛煉腰部和臀部的力量,讓我們的身姿更加挺拔,吸氣時(shí)解開(kāi)雙手放于前側(cè),抬頭眼睛看向前方,屈膝雙手依次扶住髖部,大臂內(nèi)收來(lái)到瑜伽幻椅式。在此停留5組呼吸,感覺(jué)輕松的朋友雙手依次向上尋找耳朵,微收下顎,保持大小腿九十度夾角,吸氣時(shí)手指向前伸展,呼氣臀部有力向前、向下拉伸,找到手指和臀部的拮抗力,向遠(yuǎn)端伸展,吸氣手臂帶動(dòng)身體向上來(lái)到山式。

相關(guān)知識(shí)

最強(qiáng)瘦腰方法 運(yùn)動(dòng)+飲食打造纖細(xì)小蠻腰
纖體塑形,打造健康美麗的身體輪廓
塑造纖腰的4式動(dòng)作
腰腹部美學(xué):脂肪抽吸是否能塑造纖細(xì)身材?
塑形·造型
運(yùn)動(dòng)調(diào)整股關(guān)節(jié)塑造纖細(xì)身材
你瘦下來(lái)一定很美!3組體式重塑曲線,氣質(zhì)好了,充滿女人味
減脂塑形的正確打開(kāi)方式
日本“灰姑娘體重”審美風(fēng)潮下的危機(jī):瘦就是美的病態(tài)審美如何侵蝕健康?
內(nèi)衣塑造形體美(2),塑身美體

網(wǎng)址: 愛(ài)美的姑娘擦亮眼,運(yùn)動(dòng)才是最健康的塑形方式,打造纖細(xì)腰身! http://m.u1s5d6.cn/newsview239115.html

推薦資訊