La implementación de una gobernanza diferenciada para la contaminación del agua agrícola (AWP) juega un papel significativo en aliviar la presión sobre los recursos hídricos agrícolas. Sin embargo, la investigación que evalúa de manera integral AWP y sus factores influyentes desde una perspectiva multidimensional sigue siendo relativamente limitada. Este estudio utilizó el modelo de huella hídrica gris (GWF) para cuantificar la huella hídrica gris agrícola (AGWF), la eficiencia de la huella hídrica gris agrícola (AGWFE), la intensidad de la huella hídrica gris agrícola (AGWFI) y el nivel de contaminación del agua agrícola (AWPL) en Zhejiang de 2010 a 2020. Posteriormente, aplicamos la elipse desviacional estándar (SDE), la estimación de densidad del núcleo (KDE) y el coeficiente de Gini de Dagum para profundizar en la evolución dinámica y las disparidades regionales de estos indicadores. Finalmente, aprovechamos tanto el modelo de bosque aleatorio como el modelo de regresión panel para identificar y examinar los factores clave que dan forma a los indicadores relacionados con AGWF. Los resultados muestran que: (1) De 2010 a 2020, en Zhejiang, tanto AGWF como AGWFI muestran una tendencia de aumento y luego disminución, alcanzando su punto máximo en 2012. En contraste, AGWFE ha aumentado constantemente a lo largo de los años, alcanzando un aumento de 54,56 CNY/m para 2020. Mientras tanto, a pesar de las fluctuaciones, AWPL en Zhejiang muestra en general un declive gradual. (2) Los centroides de los indicadores relevantes para AWP en Zhejiang se encuentran principalmente en Jinhua (para AGWF y AGWFI), Shaoxing (para AWPL) y en el área donde AGWFE converge. (3) En comparación con 2010, las disparidades regionales en AGWF y AWPL se han reducido significativamente en 2020, mientras que las diferencias regionales en AGWFE y AGWFI han aumentado en cierta medida. En la mayoría de los años, las disparidades regionales en AGWF, AGWFI y AWPL son más pronunciadas en el noreste de Zhejiang en comparación con la parte suroeste. (4) Los factores influyentes de AGWF, AGWFE y AGWFI muestran una heterogeneidad regional significativa. En el noreste de Zhejiang, los factores principales que los influyen son la innovación tecnológica, la dotación de recursos y los métodos de cultivo de cultivos. Por el contrario, en la región suroeste, los factores principales que ejercen la misma influencia son las intensidades de aplicación de fertilizantes, pesticidas y aplicación de películas agrícolas. Los impulsores principales de AWPL en Zhejiang son el rendimiento de los cereales, la disponibilidad de recursos hídricos y la estructura de plantación de cultivos. Cabe destacar que estos factores no muestran heterogeneidad regional. El documento propone políticas de control de AWP desde una perspectiva integral y multidimensional.