輔助數據在約束模型參數方面具有重要作用，具體方法包括：
塵埃消光數據的整合：通過使用塵埃消光（AV）數據，可以更好地估算不同層的物質分佈。塵埃消光提供了對於光線通過不同物質層的吸收程度的量化，這可以用來約束模型中各層的列密度和物理條件。
電離輻射場的影響：利用來自恆星或其他輻射源的電離輻射場數據，可以幫助確定不同層的化學反應速率和物理狀態。這些數據可以用來調整模型中的化學豐度和反應速率，從而提高模型的準確性。
多波段觀測的交叉驗證：通過將不同波段的觀測數據（如塵埃溫度、電離輻射場強度等）與模型預測進行比較，可以進一步約束模型參數。這種交叉驗證可以幫助識別模型中的不一致性，並促使對模型進行必要的調整。
統計方法的應用：使用貝葉斯統計方法來整合輔助數據，可以在考慮不確定性的情況下，對模型參數進行更精確的估計。這種方法能夠有效地利用所有可用的數據來約束模型，並提供參數的不確定性評估。