摘要: 钢铁焦化行业是滨海工业聚集区地下水污染防控的重点监管对象，其生产过程排放的重金属、多环芳烃（PAHs）、酚类及硫氰酸盐等污染物，易形成典型的无机-有机复合污染。与一般工业场地相比，滨海地区普遍存在高盐背景、潮汐波动及粉黏互层非均质介质等特征，使传统溯源方法易受海水掩蔽、信号漂移和历史残留释放干扰，难以实现污染源的精准识别。本文系统综述了滨海复杂条件下钢铁焦化行业地下水污染特征，剖析了高盐背景、潮汐波动、基质扩散等干扰机制，归纳了行业特征污染物识别、PAHs谱系分析、非传统稳定同位素、多元统计等主流技术的适用性与局限，并前瞻性地探讨了多模态数据融合、物理信息神经网络、高分辨非靶向筛查等技术的拓展应用与发展前景。最后提出面向滨海复杂场景构建“行业指纹识别—过程解析—动态监测—智能反演”一体化综合溯源体系，可为滨海钢铁焦化行业地下水污染防治提供方法学参考。