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兰德眼中的美中台海之战：（一）攻击嘉手纳( 三 )

兰德眼中的美中台海之战：（一）攻击嘉手纳
嘉手纳只要命中红点标注位置 ， 就可以有效阻断战斗机起飞 ， 蓝色是停机区兰德眼中的美中台海之战：（一）攻击嘉手纳
安德森也只要命中红点位置 ， 就可有效阻断加油机和轰炸机的起飞 ， 紫色是停机区在美国空军手册里 ， 加油机（包括KC-135和KC-10）的MOS要求为2100米长、45米宽 。 要使得嘉手纳不能起降加油机 ， 只要每条跑道中点有一个瞄准点就够了 ， 满载的加油机或其他大型飞机无法在截成两半的嘉手纳跑道上起飞 。兰德的数字沙盘演习里没有计入从滑行道和停机坪起飞、着陆的情况 。 在紧急情况下 ， 只要满足MOS要求 ， 滑行道和停机坪也可以起飞、着陆 。 但滑行道和停机坪的表面铺装强度不能经受反复起飞、着陆的冲击负荷 ， 若干次使用后 ， 可能损坏 ， 那时要抢修的就不止跑道 ， 还要包括滑行道和停机坪了 。 顺便说一句 ， 用高速公路充作跑道使用 ， 除非在建造的时候就有相关考虑 ， 否则也有铺装标准不够的问题 ， 只能偶尔为之 ， 不能连续使用 。导弹攻击对封锁跑道的成功取决于5个因素：1、 中国导弹的数量2、 中国导弹的精度3、 美军工兵的抢修速度4、 美军的反导能力5、 中国对跑道损毁和修复情况的战情获取兰德用美国空军BLU-67反跑道炸弹的数据来代表DF-21C的反跑道集束弹头性能 ， 每个4.75公斤的子弹头携带2.75公斤炸药 ， 可以造成1.5米直径的弹坑 。 DF-21C的运载能力可以携带82枚这样的子弹头 ， 子弹头的散布半径为90米 。 除非弹着点彻底错过跑道 ， 否则弹坑之间的平均间距小于9米 。 较高的弹道和较大的再入速度实际上能造成更大的破坏 ， 但这个效应忽略不计了 。 兰德报告中主要考虑DF-21C ， 但也指出了DF-21C、DF-16、DF-15B混合使用的可能性 ， 这影响到可供使用的导弹数量 。在数字沙盘演习中 ， 首先确定瞄准点的数量 ， 然后根据CEP计算90%置信度下确保摧毁所需的导弹数量 ， 显然CEP为50米的DF-21C具有很高的概率可以确保击中跑道 ， 这大大降低了所需导弹的数量 。 如果CEP大大超过50米 ， 要确保击中跑道就需要多得多的导弹 。 在加入反导因素和导弹本身的可靠性后 ， 可以折算出实际需要的导弹数量 。 最后命中的导弹数量的分布用蒙的卡罗方法计算 ， 这是随机数值模拟的典型方法 ， 相当于用掷骰子决定随机事态的发展 。兰德眼中的美中台海之战：（一）攻击嘉手纳
CEP为40米的导弹成功封锁60米宽跑道的概率对于60米宽跑道 ， 使用CEP为40米和可靠性为85%的导弹 ， 上表列出弹坑分布不超过15米的概率 。 显然 ， 单发导弹已经有相当高的摧毁概率 ， 两发以上基本上可以确保击中特定的瞄准点 。 但要确保四个瞄准点都被摧毁 ， 每个瞄准点各发射两发只能达到92%的摧毁概率 ， 这是简单的概率问题 。兰德考虑了各种组合 ， 比如中国导弹的CEP从5-150米 ， 可靠性从50-100% ， 美军抢修跑道时间从4-8小时 ， 子弹头散布从20-350米 ， 各种不同的MOS尺度 ， 以及中国的情报能力 。 中国的情报能力是一个不常受到重视的问题 。 要是中国可以随时精确掌握跑道受损和修复情报 ， 只需要最低限度补射就可以确保继续封锁跑道；反之 ， 如果中国对跑道受损和修复情况一无所知 ， 就只能根据对跑道修复速度的估计盲目补射 ， 而全然不考虑跑道的实际修复情况 。兰德眼中的美中台海之战：（一）攻击嘉手纳
兰德眼中的美中台海之战：（一）攻击嘉手纳
兰德眼中的美中台海之战：（一）攻击嘉手纳
兰德眼中的美中台海之战：（一）攻击嘉手纳
在2015年 ， 中国的无人机技术还犹抱琵琶半遮面 ， 现在清楚了 ， 对嘉手纳的打击效果评估不是问题 ， 中国有足够多的手段对嘉手纳而言 ， 假定导弹可靠性和突防成功率的综合效果为75% ， 也就是说 ， 25%由于故障或者被拦截而没有到达目标 ， CEP为50米 ， 美军对于每一个被击中的跑道瞄准点的抢修时间为8小时 ， 中国拥有理想的跑道损坏和修复情报 ， 美军工兵刚修复就立刻补射 ， 确保继续封锁 。 下表罗列了数字沙盘演习的结果 。兰德眼中的美中台海之战：（一）攻击嘉手纳
嘉手纳被导弹攻击而瘫痪的天数（基准想定）对战斗机和加油机瘫痪天数的差别是由于不同的MOS要求 ， 在同样的弹坑密度下 ， 美军工兵需要更长时间才能修复更大的连续平整表面 ， 才能供加油机恢复使用 。 这是理想化的计算结果 ， 实际使用情况当然可以有所不同 。 比如中国将部分导弹用于封锁岩国、横田或者三泽基地 ， 即使不能阻止战斗机的使用 ， 也可以阻止加油机的使用 。 或者留下部分导弹 ， 以备战争延长后的后续阶段作战 。基准想定结果的代表性还要取决于对于条件变化的敏感性 ， 如果输入条件稍微变化一点 ， 结果就大相径庭 ， 那基准结果的可靠性就有问题 。 为此 ， 兰德计算了多种不同想定情况 。


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