模型校准与验证：利用历史数据对模型进行校准，调整参数使模型输出与实际情况相符，然后用独立的验证数据评估模型的准确性和可靠性。

情景分析与方案评估：设定不同的规划情景，如不同的交通政策、土地开发强度等，通过模型运行分析各情景下的城市发展效果，评估方案的优劣。

考虑数据可用性和质量

模型的选择要与可获取的数据相匹配。如果数据丰富，包括详细的土地利用现状、交通流量统计、人口普查数据、经济指标等，那么可以选择较为复杂、对数据要求高的模型，如基于多源数据融合的城市系统动力学模型，它能够综合考虑多个因素之间的相互作用。

若数据有限，就要选择相对简单、对数据依赖程度低的模型。例如，在数据缺乏的情况下，一些基于经验公式或类比的简单模型可能更适用，如用简单的人口密度指标来初步估算土地需求。同时，要确保数据的质量，不准确或不完整的数据会影响模型的准确性和可靠性，在选择模型前需要对数据进行清洗和预处理。

工业规划与设计：在工业项目的规划阶段，通过制作沙盘模型，可以帮助设计师和决策者直观地评估不同布局方案的优缺点，优化工厂布局、工艺流程等设计，提前发现潜在问题并进行调整，减少实际建设中的风险和成本。