La estimación de los parámetros de una fuente de contaminante tóxico no identificada es crucial para la seguridad pública, especialmente en áreas urbanas densamente pobladas. La implementación de métodos de estimación de términos de fuente en entornos urbanos del mundo real es un desafío debido a fenómenos complejos y la ausencia de datos de observación de concentración. Este trabajo combina una simulación numérica de dinámica de fluidos computacional con el algoritmo MCMC de Metropolis-Hastings para identificar la ubicación y cuantificar la tasa de liberación de una fuente desconocida dentro de la geometría del centro de la ciudad de Augsburgo. Para abordar la falta de mediciones de concentración, se generan observaciones sintéticas mediante un modelo de dispersión hacia adelante. La metodología se prueba utilizando estos conjuntos de datos, tanto como se calculan directamente mediante el modelo hacia adelante como con ruido gaussiano añadido bajo diferentes escenarios de liberación de fuentes y flujo de viento. Los resultados indican que en la mayoría de los casos, tanto la ubicación de la fuente como la tasa de liberación se estiman con precisión. Aunque se logra un rendimiento más alto utilizando conjuntos de datos sintéticos sin ruido adicional, también se obtienen predicciones de alta precisión en muchas aplicaciones de conjuntos de datos de mediciones ruidosas. En general, los resultados demuestran que la metodología presentada puede ser una herramienta útil para estimar parámetros de fuentes desconocidas en aplicaciones urbanas del mundo real.