水質傳感器市場預計到2032年將達到94.7億美元,因應實時水質監測及法規遵從的需求增長 | SNS Insider研究
隨著城市化進程加快、環境法規日益嚴格以及全球對安全飲用水和工業用水的重視,水質傳感器技術的需求急劇上升,推動了物聯網(IoT)和實時監測解決方案在各行各業、市政和農業部門的廣泛應用。
2025年6月29日,奧斯丁(GLOBE NEWSWIRE)—— 根據SNS Insider的報告,水質傳感器市場在2024年的價值為57.2億美元,預計到2032年將達到94.7億美元,年均增長率(CAGR)為6.51%。工業水排放的增加和頻繁的污染事件加速了先進傳感器的採用,以進行持續監測。隨著對檢測重金屬、病原體和化學物質等污染物需求的增加,各方利益相關者正轉向高精度的總有機碳(TOC)、pH值和多參數傳感器。
美國的水質傳感器市場預計將從2024年的18.3億美元增長至2032年的29.4億美元,年均增長率為6.14%。這一增長主要受到對廢水排放的嚴格規範、由於水源性疾病增加而促使的實時檢測需求以及傳感器數據與雲分析的整合所驅動,這些技術能夠進行預測性維護和早期污染警報。
主要參與者:
– Atlas Scientific LLC
– Eksoy Ltd.
– TriOS Mess- und Datentechnik GmbH
– Thermo Fisher Scientific Inc.
– Endress+Hauser Group
– OTT Hydromet(Hach Company)
– Thames Water Utilities Limited
– Libelium Comunicaciones Distribuidas S.L.
– Xylem Inc.
– Honeywell International Inc.
水質傳感器市場報告範圍:
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| **報告屬性** | **詳情** |
| **2024年市場規模** | 57.2億美元 |
| **2032年市場規模** | 94.7億美元 |
| **年均增長率** | 2025至2032年為6.51% |
| **基準年** | 2024 |
| **預測期** | 2025-2032 |
| **歷史數據** | 2021-2023 |
| **報告範圍及內容** | 市場規模、細分分析、競爭格局、區域分析、DROC和SWOT分析、預測展望 |
| **主要驅動因素** | • 水污染上升促使對實時監測解決方案的需求 |
TOC傳感器類型主導市場,工業應用領先最終用途細分,因為對實時監測、法規遵從和智能整合的需求高漲
按類型
TOC(總有機碳)傳感器在水質傳感器行業中占據主導地位,2024年市場份額達到32%。它能夠測量各類水源中的有機污染,涵蓋飲用水、工業廢水和市政污水等多種應用。通過對有機污染物的精確實時報告,TOC傳感器對環境保護和法規遵從至關重要。它們與數字平台和先進監測系統的兼容性使其適合自動化使用。
按最終用途
工業細分市場在水質傳感器市場中占據主導地位,2024年市場份額達到36%。這一優勢源於石油化工、食品和飲料加工、製藥及發電等行業對水質檢測的巨大需求。這些行業需要準確的水質數據以確保產品安全、提高流程效率並遵守環境標準。由於工業企業通常面臨廢水排放、化學污染和水重用等問題,因此需要頻繁監測。
北美在水質傳感器採用中領先,亞太地區因城市化和污染控制需求而成為增長最快的地區
北美在2023年的水質傳感器市場中占據了42%以上的份額。這一領導地位源於對基礎設施和水監測系統的重大投資。由於老化的水設施、嚴格的《清水法》規範以及公眾對水安全的關注,該地區不得不采取行動。美國和加拿大的公用事業和地方政府已開始部署先進的傳感器網絡,實時監測重金屬、TOC、氯、渾濁度和pH值等指標。這些技術使得早期識別問題和進行必要的維護成為可能。聯邦和州層面的激勵計劃和補助金也是推動使用的重要因素。
亞太地區的水質傳感器市場正在經歷最快的增長。快速的工業化和城市化導致水污染問題日益嚴重。中國、印度和東南亞等國面臨著由於工業廢物和農業徑流而引起的地表水和地下水污染加劇的情況。為應對這一挑戰,各國政府和城市規劃者正在實施廣泛的水監測計劃。利用物聯網傳感器,對河流、城市和處理設施中的pH值、導電率、溶解氧和養分水平等關鍵特徵進行監測。同時,若干基礎設施項目也在增加對市政水處理設施的投資。當地的研發也在增加,專注於開發更小、更便宜的傳感器。
這份報告不僅揭示了水質傳感器市場的增長潛力,還強調了環境保護和公共健康的重要性。隨著全球對水資源管理的重視加強,未來的水質監測技術將不斷演進,以滿足日益嚴格的法規和市場需求。這一趨勢不僅能促進技術創新,還能提高公眾對水質安全的認識,從而推動社會可持續發展。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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