La liberación de gases peligrosos puede representar graves riesgos para el medio ambiente ecológico y la seguridad pública. La estimación del término fuente de la fuga de gases peligrosos desempeña un papel crucial en la respuesta a emergencias y en las prácticas de gestión de seguridad. Sin embargo, la precisión de un modelo de difusión hacia adelante y las condiciones de difusión atmosférica tienen un impacto significativo en el rendimiento del método para estimar los términos fuente. Este trabajo propone el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO) acoplado con el modelo de dispersión gaussiana para estimar los parámetros de la fuente de fuga. El método se valida utilizando casos experimentales del experimento de dispersión en campo de pasto de pradera con varias clases de estabilidad atmosférica. Los resultados demuestran la efectividad de este método. También se investigan los efectos de las condiciones de difusión atmosférica en los resultados de estimación. El efecto estimado en condiciones extremas de difusión atmosférica no es tan bueno como en otras condiciones de difusión. En consecuencia, el modelo de dispersión gaussiana se mejora añadiendo coeficientes de corrección lineales y polinómicos para su inaplicabilidad en condiciones extremas de difusión. Finalmente, el método PSO acoplado con modelos mejorados se adapta para la estimación de parámetros del término fuente. Los hallazgos demuestran que el rendimiento de estimación del método PSO acoplado con modelos mejorados se mejora significativamente. También se encontró que los rendimientos estimados de los parámetros fuente de dos modelos de corrección eran significativamente distintos bajo varias clases de estabilidad atmosférica. No hay un modelo óptimo único; sin embargo, el modelo puede seleccionarse de acuerdo con las condiciones de difusión prácticas para mejorar la precisión estimada de los parámetros del término fuente.