俄军加强精确打击,新Krasnopol-M2炮弹亮相乌克兰战场

发布时间:2025年11月9日    来源:szf
俄军加强精确打击,新Krasnopol-M2炮弹亮相乌克兰战场

快速阅读: 俄罗斯KBP生产的克拉斯诺波尔-M2激光制导炮弹,射程30至40公里,圆概率误差厘米级,适用于多种火炮平台,提高俄军精确打击能力,尤其在电子战环境下表现稳定,减少后勤负担,加快任务执行速度。

克拉斯诺波尔家族是俄罗斯长期服役的精确火炮系列,由Rostec高精度系统下的KBP生产。M2型是一种激光制导的152毫米弹药,设计用于末段半主动激光寻的。在乌克兰的实际操作中,通过前方观察员和无人机提供实时目标指示,俄方炮兵能够将精确打击效果与“打了就跑”的生存能力相结合。从旧式的2S3阿卡齐亚和2A65姆斯塔-B到2S19姆斯塔-S及更新的2S43马尔瓦和2A36吉亚辛特-B等平台,该系统的广泛集成表明,俄罗斯正在将其炮兵部队的制导火力常态化,而不仅仅是作为一种特殊能力。

关于性能,俄方专家评论称,该系统具有厘米级的圆概率误差(CEP),当从长身管火炮如吉亚辛特或马尔瓦发射时,射程可达30至40公里;而像姆斯塔-S/姆斯塔-B这样的更常见系统,则通常在20至25公里范围内有效。最新的52倍口径火炮,如2S35联盟-SV,在理想条件下,可以将弹丸射得更远。这些数据反映了俄罗斯的说法,应考虑火炮系统、推进剂、大气条件和目标指定质量的影响;其核心制导方法仍然是半主动激光寻的,而非卫星导航。

在实际操作中,克拉斯诺波尔-M2在乌克兰的效用取决于营级和旅级层面的发现-固定-摧毁周期的成熟度。无人机或前方观察员从安全距离进行激光照射,炮兵单位执行短时间的任务,通常瞄准炮兵阵地、隐蔽装甲、指挥所和加固据点。这导致了相对于未制导高爆弹更低的每效应发数比,缩短了乌军的反炮兵窗口,也更适合俄罗斯强调开火后快速转移的战略。激光制导炮弹与无人机侦察之间的协同作用经常被强调,该系统被认为在反炮兵交战和以较少的射击次数打击高价值目标方面发挥了关键作用。

面对强大的电子战环境,M2的主要优势在于其终端阶段对全球导航卫星系统(GNSS)的独立性。2024年至2025年的报告显示,GPS/INS制导的弹药如M982“神剑”在俄罗斯干扰下性能下降;相比之下,激光寻的弹药不需要卫星更新来完成交战,从而减轻了一个主要的失效模式。然而,权衡依然存在:需要直视视线,大气条件和烟雾可能减弱或中断照射,而且如果指定器(通常是小型无人机)被干扰、致盲或击落,整个杀伤链就会变得脆弱。乌克兰的对策通常包括快速机动、诱饵设置和电子战,旨在复杂化目标获取和终端指定。

这些交付中的工业信号同样重要。塔斯社的报道将克拉斯诺波尔-M2的发货与其他正在生产的制导弹药一起列出,显示出持续的国家防御订单产出,以及将制导火炮使用常态化的意图,而不是偶尔为之。实际上,更频繁的精确火力减少了每次打击的后勤负担,缩短了任务时间,并增加了暴露特征的代价,即使是在前线几公里后,特别是对于那些原本需要多次未制导齐射才能摧毁的目标,如火炮、车辆、小桥和临时指挥节点。

从比较的角度看,当从52倍口径155毫米火炮发射时,“神剑”在40公里以上的射程上具有优势,且无需指定器,简化了使用并减少了侦察员的暴露风险。但在全球导航卫星系统受到严重干扰且近前空域内的无人机仍能生存的情况下,克拉斯诺波尔类解决方案可以在典型火炮-榴弹炮射程内提供可重复的定点打击效果,且对干扰的敏感度较低。对平台兼容性和在乌克兰观察到的实际使用的综述有助于解释为什么俄罗斯倾向于这一系列武器:它提供了一种在不等待全面换装的情况下,提高遗留部队基本杀伤力的符合现行作战理论的方法。

战略上,这些交付契合了俄罗斯向精确炮兵转变的总体趋势,该趋势适应于密集的电子战和普遍的情报、监视与侦察(ISR)。通过依赖不易受全球导航卫星系统干扰的激光制导炮弹,将其与广泛使用的微型无人机配合用于目标指示,并从扩大的国家国防订单中为炮兵提供补给,莫斯科旨在提高营级和旅级火力任务的常规杀伤力,同时将火箭炮保留用于更深层或时间敏感的目标。如果生产速度和前线侦察及无人机的生存能力得以维持,乌克兰部队应预期到针对火炮、车辆、指挥所和桥梁的点打击密度会增加,这迫使他们采取更大的分散、欺骗和快速机动以在被发现后的最初几分钟内生存下来。因此,最新的Krasnopol-M2交付,正如11月7日所确认的那样,不应被视为一次性新闻,而应视为精确炮兵已成为每日消耗战工具的证据。

作者:Teoman S. Nicanci – 防务分析师,陆军识别集团

Teoman S. Nicanci 拥有比利时顶尖大学的政治学、比较与国际政治以及国际关系与外交学位,研究重点是俄罗斯的战略行为、防务技术和现代战争。他是陆军识别集团的防务分析师,专注于全球防务产业、军事装备和新兴防务技术。

(以上内容均由Ai生成)

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