Las microsimulaciones dinámicas son herramientas para proyectar de manera estocástica (sintética) microdatos en el futuro. En las microsimulaciones espaciales, las discrepancias regionales son de particular interés y deben ser consideradas en consecuencia. En la práctica, las probabilidades de cambios de estado son desconocidas y deben ser estimadas, generalmente a partir de datos de encuestas. Sin embargo, estimar dichos modelos a nivel regional a menudo no es factible debido al tamaño de la muestra limitado y la falta de información geográfica. Simplemente aplicar el modelo estimado a nivel nacional a todas las geografías conduce a transiciones de estado sesgadas debido a las diferencias regionales en nivel y distribución. En este documento, presentamos un método de alineación basado en el modelo para adaptar las probabilidades predichas obtenidas de un modelo estimado a nivel nacional a subregiones mediante la integración de distribuciones marginales conocidas para reintroducir la heterogeneidad regional y crear trayectorias más realistas, especialmente en áreas pequeñas. Mostramos que las probabilidades de transición ajustadas por el modelo pueden capturar patrones específicos de la región y llevar a proyecciones mejoradas. Nuestros hallazgos son útiles para investigadores que desean armonizar las salidas del modelo con información externa, en particular para el campo de las microsimulaciones.