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升班马为何能颠覆英超宿命?——桑德兰三支新军的神奇崛起之谜!

在过去两个赛季,英超的“升班马”几乎都成了“降级预备队”。上赛季三支新晋球队集体降级,让人以为这种宿命难以打破。然而,2

在过去两个赛季,英超的“升班马”几乎都成了“降级预备队”。上赛季三支新晋球队集体降级,让人以为这种宿命难以打破。然而,2025/26赛季的剧情彻底颠覆了预期——桑德兰、利兹联和伯恩利不但站稳脚跟,还频频掀翻豪门。是什么让他们打破魔咒、在顶级联赛立足?

本文将带你深入解析这三支球队的逆袭逻辑:从战术革新到心态转变,从数据分析到趋势演变,一切迹象都在预示——英超的权力格局,正在悄然改变。

升班马集体爆发:英超罕见的奇景

过去两年,英超似乎成了升班马的坟场。连续两个赛季,三支新晋球队全部降级回英冠,这在英超历史上极为罕见。事实上,在1997/98赛季之前,三支升班马同时降级只发生过一次。

但本赛季,故事完全不同。桑德兰、利兹联和伯恩利在前九轮后的表现堪称惊艳。在第九轮的比赛中,三支升班马全部赢球:

利兹联 2-1 战胜西汉姆;

桑德兰 在斯坦福桥2-1逆转击败切尔西;

伯恩利 则在客场3-2绝杀狼队。

这是自2020年11月以来首次有三支升班马在同一轮英超比赛中同时取胜。如果你不算那段“空场时代”,还得追溯到2018年12月。

这波连胜让他们的总积分达到 38分(桑德兰17分、利兹11分、伯恩利10分)——这是英超历史上第三次在前九轮就出现如此高的升班马积分总和。

九轮比赛过后,英超联赛中开局最佳的三名升班马组合桑德兰领衔黑马奇迹

如果说本赛季最让人惊讶的球队,非桑德兰莫属。客场击败切尔西后,他们一度升至英超第二,仅次于榜首的阿森纳。直到伯恩茅斯和热刺的胜利才将他们挤至第四。

这是自2005年11月维冈之后,首次有升班马在英超九轮过后跻身前二。

第9轮比赛后,升班马球队在英超积分榜上的排名

桑德兰的17分在英超历史上仅有五支升班马能做到更好。自2008/09赛季的赫尔城以来,再无人能在前九轮拿到20分。

而且,三支升班马目前都领先降级区至少五分——对于刚升上英超的球队来说,这简直是“奢侈的安全感”。

英超风格的改变助推了升班马?

这波“黑马潮”并非偶然。英超的整体打法正在悄然转向——更直接、更垂直、更务实。

如今的英超,极端控球型球队越来越少,更多球队选择高效率、快节奏的直线攻击。这对升班马来说,反而是一种“友好”的环境。

在技术能力有限的前提下,直接打法更容易上手、失误更少。相比之下,过去那些试图在英超玩传控的升班马(例如南安普顿)往往自取灭亡。

本赛季的三支升班马,都选择了更实用的风格:

利兹联主帅丹尼尔·法尔克 明确表示要“稳固防守、难以被击穿”;

伯恩利 升级靠的就是英冠最强防线;

桑德兰 的前场推进极快,传球中有 37.3% 是向前的,全英超第二高。

数据也显示,桑德兰上赛季在英冠的控球率只有48.7%,而到了英超依然如此。反观利兹(英冠61.5%→英超47.6%)与伯恩利(56.9%→35.6%)都主动“降速”,不再盲目控球。

球员引援:力量与年轻并重

三队的夏窗引援也体现了相似思路。

利兹明显补充了身体对抗能力强的球员;桑德兰则注重年轻化,但也选了不少兼具速度与力量的球员——这是他们能在英超快速适应的重要原因。

定位球成“秘密武器”

另一个共同点,是他们对定位球的重视。

伯恩利 与 桑德兰 的定位球射门占比分别高达 45.1% 和 42.1%,英超前两名;

在预期进球(xG)中,桑德兰有 43% 来自定位球,伯恩利也高达 35.8%。

即使利兹在xG比例上较低(21.9%),但他们实际进球中有44.4%来自定位球,仅次于阿森纳和切尔西。

此外,利兹在高位逼抢中也表现突出,他们的 16次“逼抢后射门” 是全英超最高,效率惊人。

数据背后的隐忧:幸运,还是实力?

当然,从数据模型来看,三支升班马的表现也有一定“运气”成分。根据 Opta的预期积分模型(Expected Points):

利兹 实际表现略低于应得积分,

桑德兰 与 伯恩利 的积分则远高于预期。

这说明,他们在关键时刻的效率超常,而这种状态未必能长期维持。不过,在足球世界里,“气势”往往比数据更能改变命运。

结语:打破宿命,走向新秩序?

截至目前,46支英超升班马中,只有9支在前9轮拿到10分以上却仍降级。最近一次还是2021/22赛季的沃特福德。

更妙的是,2022/23赛季的诺丁汉森林当时仅积5分,也顺利保级——而现在的伯恩利已经拿到10分。这意味着,2025/26赛季很可能成为英超升班马“集体保级”的又一个历史节点。

他们的崛起,不仅仅是战术成功,更是一种理念的胜利——不再盲目模仿豪门,而是根据自身特点去生存。无论奇迹能否延续,这个赛季的英超,注定会因桑德兰、利兹和伯恩利而被铭记。

📊数据来源:Opta Analyst