《Frontiers in Sustainability》：Advances in end-user water conservation technologies: a scoping review
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这篇综述系统梳理了2020-2025年间终端用户节水可持续技术的研究进展，涵盖家用高效设备、数字监测系统、雨水收集与中水回用等。综述指出，循环水管理与分散式回用策略节水潜力最大（饮用水节约≥30%），而信息与行为干预效果温和。数字技术（如IoT、智能计量）在监测与漏损检测方面表现出色，但鲜少量化节水效果。综述强调，有效节水需结合技术方案、用户参与及能链接技术性能与可验证节水量的标准化评估框架。
终端用户节水技术：进展、效能与挑战
随着气候变化、城市化及用水需求增长，水资源短缺已成为全球性挑战，特别是在干旱半干旱地区及发展中国家。在此背景下，针对家庭、住宅及小规模生产活动中的“终端用户”的节水策略变得尤为关键。终端用户是水资源消耗的直接决策者，其日常用水习惯与高效技术的采纳对实际资源消耗具有即时影响。因此，终端用户成为节水干预的战略节点，其机会不仅在于技术升级，也在于行为改变。
近期一篇范围综述系统检索并分析了2020年至2025年间的相关研究，旨在回答几个核心问题：研究了哪些类型的终端用户节水可持续技术？采用了哪些评估方法与指标？以及关于其节水有效性的证据类型有哪些？
多样化的技术版图
综述识别出终端用户节水技术涵盖了一个广阔的技术谱系，主要可归纳为以下几类：
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高效家用技术：包括低流量花洒、双冲马桶、起泡器及高效家用电器。研究表明，这些设备的实际节水效果高度依赖于用户的使用习惯和家庭行为模式。技术的存在本身并不自动导致节水，其影响往往被社会经济条件和日常决策所调节。此外，设备的采纳与价格、教育水平、环保意识及对环保标签的信任度密切相关。
- 2.
水回用与收集系统：包括灰水处理与回用、雨水收集（RWH）以及与之结合的绿色基础设施（GI）。这部分技术显示出最高的潜在节水影响。例如，采用改性基质（生物炭、沸石）的垂直流人工湿地（VFCWs）处理灰水，可实现≥30%的饮用水节约，同时高效去除微污染物。在集成化的城市水敏性设计（WSUD）或可持续排水系统（SUDS）方案中，结合雨水收集、蓝绿色屋顶、生物滞留池等技术，可实现高达80%的用水减量。雨水收集与绿色基础设施的结合还能显著减少地表径流（58.3%–94.1%），对城市水管理产生间接益处。
- 3.
数字监测与智能技术：基于物联网（IoT）、智能水表、高级分析和人工智能（AI）的系统。这类技术专注于提升监测、漏损检测和用水末端分类的能力。研究报道了高精度的性能指标，例如，使用神经网络和智能水表进行漏损检测的准确率可达92%–99%；利用1秒高分辨率数据的随机森林模型对末端用水（如冲厕、淋浴）进行分类的F1分数高达0.89。统计过程控制（SPC）图，如指数加权移动平均（EWMA）图，也能有效用于异常消耗的早期识别。然而，这些研究大多侧重于技术性能（如检测准确率、分类精度），而很少报告技术实施后直接观测到的、可量化的节水量。
- 4.
信息与行为干预：通过向用户提供用水反馈、信息提示等来促进行为改变。此类干预通常能带来温和但持续的消费减少（例如，有元分析指出平均降幅约为6.24%）。证据表明，习惯和态度解释了消费的很大一部分，因此节水政策不能仅停留在推广高效设备，还应纳入行为和采纳层面的干预。
方法论上的多样性与其局限
综述揭示了一个明显的矛盾：尽管该领域研究活跃，但证据基础在方法论上呈现高度异质性，且缺乏标准化的有效指标。仅有很小比例的研究明确报告了量化或直接测量的节水量。
许多研究侧重于技术采纳意愿、用户感知风险、环保信任等驱动因素的分析，或依赖于情景模拟与水文模型来估算潜在节水效益，而非基于实际安装和长期监测的实证数据。例如，多项关于高效家用技术的研究依赖于横截面调查和自我报告数据，难以严格区分技术效应与行为效应。一些数字技术研究则满足于报告“使能”指标（如检测时间、模型准确率），而未将这种监测能力与最终的节水结果挂钩。
这种状况导致不同技术、不同研究之间的有效性难以直接比较，也限制了对终端用户技术实际节水贡献的清晰解读。此外，集成化解决方案（如同时包含灰水回用、雨水收集和智能监控的家庭系统）在真实尺度、长期运行下的验证研究仍然匮乏，许多乐观结果基于模型估算，其维护、成本和与现有基础设施的互操作性挑战尚未得到充分评估。
主要发现与结论
基于对14项精选实证研究的综合分析，可以得出以下核心结论：
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节水效能差异显著：不同干预类型的节水效果模式不同。循环水管理和分散式回用策略报告了最高的潜在影响，其中灰水处理可节约≥30%的饮用水，集成化城市方案中节水可达80%。雨水收集和绿色基础设施在减少径流方面效果显著（58.3%–94.1%）。相比之下，信息和行为干预倾向于产生温和但持续的消费减少。而基于物联网、智能计量和高级分析的数字技术在监测和漏损检测方面展示了强大的技术性能，但它们很少量化实施后的节水量。
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技术与行为的协同至关重要：高效节水技术的实际效果严重依赖于用户的使用习惯。没有行为改变的配合，单纯的技术安装可能无法实现预期的持续节水。因此，最有效的节水策略往往是那些将技术解决方案、用户参与和标准化评估框架结合起来的混合模型。
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评估标准亟待统一：为了提升研究的可比性和实践指导价值，未来研究需要采用更一致的效果报告标准。综述建议区分并报告三类指标：(1) 直接测量的节水量（如饮用水消耗降低百分比、人均日节水升数）；(2) 操作性或使能性指标（如漏损检测准确率、末端用水分类F1分数）；(3) 模型化或估算的影响（如基于模型的潜在节水百分比、径流减少量）。明确这些指标类型有助于更清晰地解读不同技术的贡献。
未来的挑战与方向
该领域面临几个关键挑战：首先是证据的碎片化与方法异质性，阻碍了知识的系统积累。其次是长期有效性与回弹效应评估的缺失，即节水效果能持续多久，以及效率提升是否会引发更多的用水行为。第三是在中低收入背景下，对技术方案的成本效益、公平性和可及性分析不足。最后，基于自然的解决方案（NBS） 在终端用户层面的集成应用研究相对薄弱。
展望未来，研究应优先采用能够明确连接技术性能、用户行为与可验证节水结果的研究设计，包括实施前后的直接测量、纵向跟踪以及跨干预类型的标准化指标。同时，需要加强集成化、混合型节水方案在真实世界中的规模化验证，并更全面地考量其社会经济维度和与现有城市水系统的互操作性，从而为应对日益严峻的水资源挑战提供更坚实、可操作的科技支撑。
