In the last decades there have been thousands of accidental pollution spills as well as intentional illegal discharges into surface waters all over the world. The identification of pollution source parameters (e.g. the source location) has often proven difficult and heavily depends on measured pollutant concentration data collected after the incident. This thesis investigates how an adapted monitoring design can improve the identification of source parameters after a spill incident, especially in the case of estuaries. Initially, the effect of the spatial and temporal monitoring design on parameter identifiability is analyzed based on a synthetic unidirectional (river) as well as a bidirectional (estuary) test case is carried out. While the transport processes in the river could be represented by an analytical solution of the 2D advection-dispersion-reaction equation, to take into account the tidal dynamics in the estuary, a numerical transport model had to be set up with the Delft3D software suite. The results of the analysis indicate that parameter dependencies exist between different source parameters, which can weaken the identifiability of the individual parameters. However, an appropriate monitoring design can improve parameter identifiability and consequently lead to more reliable parameter estimates. To identify the source parameters after potential pollution incidents, two optimization approaches were selected in this work, which were initially applied to the synthetic bidirectional test case. Both approaches achieved very good results for both perfect and noise perturbed monitoring data. Subsequently, both optimization approaches were transferred to a real-world estuary, the Thi Vai Estuary, located in South Vietnam. To simulate pollution scenarios, a 2D hydrodynamic transport model was set up in Delft3D and calibrated based on monitoring data collected in the EWATEC-COAST research project. The synthetically generated monitoring data of an optimized monitoring network were then used to identify several theoretical spill incidents in the Thi Vai Estuary. Both optimization approaches performed generally well and could correctly identify the source parameters in 80% of the considered scenarios.In den letzten Jahrzehnten kam es weltweit immer wieder zu zahlreichen Unfällen und illegalen Einleitungen, bei denen Schadstoffe in Oberflächengewässer eingeleitet wurden. Die Identifikation der Einleitungsparameter (u.a. des Ortes) stellt hierbei eine große Herausforderung dar und hängt stark von den gesammelten Konzentrationsdaten ab, die nach dem Schadstoffeintrag erhoben wurden. Daher bestand das Hauptziel der Dissertation darin, die Identifikation der Einleitungsparameter im Falle eines Schadstoffeintrags durch ein angepasstes Monitoringdesign insbesondere in Ästuaren zu verbessern. Zunächst wurde, aufbauend auf einen synthetischen Fluss- und Ästuarabschnitt, der Einfluss des räumlichen und zeitlichen Monitoringdesigns auf die Identifizierbarkeit der Einleitungsparameter analysiert. Während die Transportprozesse im Fluss durch eine analytische Lösung der 2D Advektions-Dispersions-Reaktions-Gleichung abgebildet werden konnten, musste für das Ästuar zur Berücksichtigung des Tideeinflusses ein numerisches Transportmodell mit der Software Delft3D aufgebaut werden. Die Ergebnisse der Analyse zeigen, dass zwischen bestimmten Einleitungsparametern Interaktionen bestehen, die die Identifizierbarkeit der einzelnen Parameter schwächen. Ein angepasstes Monitoringdesign kann die Identifizierbarkeit allerdings verbessern und folglich zu einer zuverlässigeren Parameterschätzung führen. Zur Identifikation der Einleitungsparameter nach potentiellen Schadstoffeinträgen wurden in dieser Arbeit zwei verschiedene Optimierungsansätze ausgewählt, die zunächst auf den synthetischen Ästuarabschnitt angewandt wurden. Hier konnten durch beide Ansätze sowohl für perfekte als auch fehlerbehaftete Messdaten sehr gute Ergebnisse erzielt werden. Anschließend wurden beide Optimierungsansätze auf einen realen Ästuar, den Thi Vai Ästuar in Südvietnam übertragen. Zur Simulation verschiedener Einleitungsszenarien wurde ein 2D hydrodynamisches Transportmodell in Delft3D aufgebaut und mit Messdaten, die im Forschungsprojekt EWATEC-COAST erhoben wurden, kalibriert. Die synthetisch generierten Monitoringdaten eines optimalen Monitoringnetzwerkes dienten anschließend zur Identifikation mehrerer theoretischer Einleitungsszenarien. Beide Optimierungsansätze zeigten gute Ergebnisse und konnten die Einleitungsparameter in 80% der betrachteten Szenarien korrekt bestimmen
