文章总结： 本文针对美军后勤评估面临的构想、方法与数据缺失痛点，构建了基于台海冲突背景的作战构想，并建立战略空运与空中加油评估模型。研究发现，美军在动员部署阶段需约90架C-17运输机及大量KC-46与KC-135加油机才能满足西太兵力投送需求，运力紧张且释放需时。该研究验证了结合作战构想评估后勤能力的可行性，为兵棋推演与后勤建设提供了量化参考。 综合评分： 86 文章分类： 其他

重磅报告 | 基于作战构想的美军战略空中投送和空中加油能力评估

知远战略与防务研究所

2026年1月29日 12:07 江苏

以下文章来源于知远外军后勤 ，作者晓博

知远外军后勤 .

知远战略与防务研究所后勤研究中心

知远战略与防务研究所

当前，在美军后勤能力评估领域，无论是哪个后勤专业，都普遍面临三大痛点，可以概况为“三缺”。一是缺构想。后勤与作战不同，其主要关注点不在于敌方的行动，而在于己方行动产生的后勤需求。换句话说，美军后勤能力评估必须以美军作战行动为输入。在学术研究中，受限于研究人员根本无法获得高度机密的美军作战计划，因此美军作战行动主要通过编写构想来实现。但在目前的公开渠道中，很难找到有价值且可直接用于美军后勤能力评估的详细构想。二是缺方法。该方法不是指解决单一问题的单个方法（如计算机场容量的方法），而是贯穿后勤保障活动全过程、能因应作战条件的变化且能优化后勤资源配置的一套方法集（如针对各种场景的运输投送模型库）。目前在运输投送和空中加油领域并没有看到这样的方法集。三是缺数据。该数据既包括后勤数据，如运输机性能参数、物资（或装备）装载标准、机场停机坪数量等，也包括作战数据，如部队战斗编组、单位出动标准、飞机航线规划等，其中有一些数据是公开的，但大部分无法直接获取。

针对以上三大痛点，本研究从运输投送和油料保障两个专业领域入手，尝试编写构想、确立方法、搜集并处理数据，旨在建立一套可行的战略空运和空中加油能力评估解决方案。

在构想编写方面，本研究以美国国际与战略问题研究中心（CSIS）和日本笹川和平财团的两份台海冲突兵棋推演报告为基础，同时结合大量的研究报告、演训报道、领导人发言等公开资料，编写了一份2.5万字的构想，涵盖了背景、基本态势和意图、兵力编成、美军作战行动阶段等六个构想要素，为后勤能力评估提供了重要的作战场景。

在评估方法方面，战略空中投送和空中加油能力评估都借鉴了美军现行的评估方法。例如，战略空中投送能力评估参考美国国防部《机动能力需求研究-2016》模型，并以“九步法”分析流程为基础，先是形成了简化的分阶段兵力与部署数据（TPFDD）文件，然后通过数学建模，建立了一个适用于兵力部署场景的战略空运模型。

在数据处理方面，本研究充分挖掘开源情报的价值，以美军条令、智库研究报告、演训信息和历史数据为重点，通过类比、套用、换算等方法，获取了需求（运力、加油）测算和模型运算所需的相对可靠的数据。

研究发现，构想的详细程度决定了后勤能力评估的颗粒度；通过构建简化的“分阶段兵力与部署数据”来形成运力需求，继而通过数学建模来优化运输资产配置是可行的。但与此同时，随着TPFDD数据越来越精细（如部署时间窗口更精确）、部署行动考虑的因素越来越多（如机组人员、航线等因素），模型的复杂程度也将大幅增加，需要在研究目标与结论精确性方面取得平衡。

研究结论（需要强调的是，以下结论都有限定的前提和适用范围，尤其是不能脱离于本研究的构想）：

1.基于本研究提供的构想，美军在“动员部署”阶段，需要出动655架次C-17运输机（去程），才能满足参战兵力从美国本土向西太第一、第二岛链（21个机场）部署的需求。通过进一步建模优化，若要满足上述架次需求，大约需要90架C-17。综合美军C-17机队现有规模（222架）和任务能力率情况，这一数值约占其完全任务能力飞机数量的81%；而且空运需求无法立即满足，其运力需要一段时间才能完全释放。另外，若参考海湾战争中“沙漠盾牌”行动经验，本构想在“动员部署”阶段对C-17的需求将是158架。

2.基于构想，在“动员部署”阶段，美军从本土向西太部署9个战斗机中队，共计需要91架次伴飞加油机（KC-46）和86架次续力加油机（KC-135）进行空中加油；另外，去程时，C-17运输机队需进行415架次空中加油，返程时只需56架次空中加油。在“首场战役”阶段，美军在T岛（24小时全天时）维持9组2机巡逻编队（共部署18架F-22），需要49~88架次KC-135加油机提供空中加油保障（具体架次取决于加油机基地与空中加油区的距离）。

总之，本研究是在美军后勤能力评估领域展开的一次重要尝试，初步解决了构想、方法和数据三个难题，并走出了一条可行的后勤能力评估路径。其重要价值在于，把后勤能力与作战行动紧密捆绑，模拟了相对真实的战场情况，为后勤其他专业领域的能力评估乃至后续在兵棋推演中的运用奠定了基础。

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