灰水足迹由Hoekstra等人于2008年提出，定义为将污染物稀释至环境水质标准所需淡水量。该指标通过计算农业、工业和生活活动中污染物排放量与自然本底浓度的差值，量化供应链中产品生产对淡水资源的污染负荷。主要应用于农业生产污染评估，如化肥氮素、畜禽养殖废弃物的稀释需水量计算，并衍生出灰水足迹强度、水污染程度系数等评价工具。研究案例覆盖甘肃、湖南等地，实证显示工业污染占比低于农业面源污染。

灰水足迹是水足迹理论的组成部分，旨在量化淡水系统吸收同化污染物的能力边界。其计算以污染物排放量、环境标准浓度阈值（Cmax）和自然本底浓度（Cnat）为基准，计算公式为{grey} = rac{L}{C{max} - C_{nat}}$，其中L为污染物负荷量。该概念突破传统点源污染评估局限，将供应链各环节的隐含污染纳入核算范围。

1985-2013年湖南省灰水足迹增长1.7倍，地表水占比60.68%，地下水占39.32%。污染主控因子随时间演变：地表水从氨氮转向磷污染，地下水始终由磷主导。环境荷载指数显示，湘江流域地表水污染压力较资水流域高43%。

2005-2016年陕西省灰水足迹年均增长2.4%，其中渭南市贡献率达38%。棉花生产的单位灰水足迹是玉米的4.6倍，过量施肥导致氮素流失率超过30%。

浅湿灌溉（WSI）相比传统深灌，可使稻田灰水足迹减少22%，同时提高水分利用效率17%。该结论为制定节水治污协同策略提供依据。

采用STIRPAT扩展模型显示，人口增长对灰水足迹的弹性系数为0.34，技术进步（污水处理率提升）的抑制效应弹性达-0.61。陕西省案例验证农业产值每增加1%，灰水足迹增长0.28%，但节水技术推广可使该比值下降至0.15%。

传统方法采用单一水体计算导致误差，改进模型将污染物按受纳水体分解：