El modelado de distribución de especies (MDE) se ha utilizado ampliamente para predecir la distribución de especies de plantas invasoras basándose en variables bioclimáticas. Sin embargo, la selección específica de estas variables puede afectar el rendimiento del MDE. Esta investigación elucida un nuevo conjunto de datos de variables bioclimáticas (es decir, CMCC-BioClimInd) para su uso en el MDE. El rendimiento predictivo del MDE que incluye WorldClim y CMCC-BioClimInd fue evaluado mediante AUC y tasa de omisión, y el poder explicativo de ambos conjuntos de datos fue evaluado mediante el método jackknife. Además, se utilizó el protocolo ODMAP para registrar CMCC-BioClimInd para garantizar la reproducibilidad. Los resultados indicaron que CMCC-BioClimInd simula eficazmente la distribución de especies de plantas invasoras. Basándose en la tasa de contribución de CMCC-BioClimInd a la distribución de especies de plantas invasoras, se infirió que la continentalidad modificada y simplificada y el índice de calidez de Kira de CMCC-BioClimInd tenían un fuerte poder explicativo. Bajo las 35 variables bioclimáticas de CMCC-BioClimInd, las especies de plantas invasoras alienígenas se distribuyen principalmente en regiones ecuatoriales, tropicales y subtropicales. Probamos un nuevo conjunto de datos de variables bioclimáticas para simular la distribución de especies de plantas invasoras en todo el mundo. Este método tiene un gran potencial para mejorar la eficiencia del modelado de distribución de especies, proporcionando así una nueva perspectiva para la evaluación de riesgos y la gestión de especies de plantas invasoras globales.