环境模型：评估城市发展对环境的影响，如大气扩散模型可以模拟污染物在城市空气中的扩散情况，帮助规划师合理布局工业和居住用地，减少环境污染。

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。

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。

关注模型的灵活性和可扩展性

选择的模型应能够适应城市规划中不断变化的需求和条件。例如，随着城市的发展，新的交通方式可能出现，土地利用模式可能改变，模型需要能够灵活地纳入这些新因素进行分析。如一些交通模型可以方便地添加共享单车、自动驾驶等新交通元素，这样的模型就具有较好的灵活性。

模型还应具备可扩展性，以便在规划范围扩大或研究问题深入时能够进行相应的扩展和改进。比如，从单一城市的规划模型扩展到区域协同规划模型，能够考虑城市之间的相互影响和资源共享。