La escala de las ciudades está aumentando con el desarrollo urbano continuo. Se deben establecer métodos efectivos, como el método de estimación de términos de fuente (STE), para identificar las fuentes de contaminación del aire en las ciudades y prevenir pérdidas económicas y víctimas causadas por fugas de contaminantes. En este documento, se discuten métodos para optimizar la configuración de sensores e identificar fuentes de contaminación, y se propone un método STE basado en el método de residuo mínimo regularizado. Se simularon los entornos de viento urbano utilizando un modelo de dinámica de fluidos computacional (CFD), y los resultados se compararon con datos experimentales relacionados con el túnel de viento de un conjunto arquitectónico para verificar la precisión del modelo. La disposición de los sensores se optimizó utilizando el algoritmo de recocido simulado (SA) y la entropía adjunta, y se estableció la relación entre las respuestas de los sensores y las posibles fuentes de contaminación utilizando el modelo CFD. Las concentraciones de contaminantes medidas con sensores se combinaron con el método de regularización para extrapolar la fuerza de la fuente de contaminación, y se utilizó el método de residuo mínimo regularizado para obtener las ubicaciones de las verdaderas fuentes de contaminación. Los resultados muestran que, en comparación con los métodos bayesianos, el método propuesto puede identificar las fuentes de contaminación con mayor precisión (100%), con un error de fuerza de fuente más pequeño del 2.01% para fuentes constantes y uno del 2.62% para fuentes de atenuación.