STIRPAT模型（StochasticImpactsbyRegressiononPopulation,Affluence,andTechnology）是环境科学和社会科学领域广泛应用的经典模型，用于分析人口、富裕程度和技术因素对环境影响的驱动作用。该模型基于IPAT等式（I=P×A×T）发展而来，通过引入随机性和可扩展性，增强了模型的灵活性和适用性。近年来，随着环境问题的复杂化和数据可得性的提高，研究者们对STIRPAT模型进行了多方面的改进，包括引入非线性关系、加入更多解释变量、改进估计方法以及与其他模型（如系统动力学模型、空间计量模型等）的耦合应用。这些改进显著提升了模型在不同情境下的解释力和预测精度。在应用方面，改进后的STIRPAT模型被广泛用于碳排放、能源消耗、土地利用变化等环境问题的驱动因素分析，为制定差异化的环境政策和可持续发展战略提供了科学依据。未来，随着大数据和人工智能技术的发展，STIRPAT模型有望在变量选择、参数估计和应用范围等方面实现进一步突破。
