, una hierba emergente perenne, es muy valorada por su atractivo ornamental, su capacidad de purificación del agua y sus propiedades medicinales. Sin embargo, existe una contradicción significativa entre la creciente demanda y los recursos silvestres en disminución. Comprender su distribución geográfica y la influencia del cambio climático global en su distribución geográfica es imperativo para establecer un marco teórico para la conservación de los recursos naturales y la expansión de su cultivo. En este estudio, se utilizaron 266 registros de distribución y 18 factores ambientales clave seleccionados para construir un modelo MaxEnt óptimo a través del paquete ENMeval. Simulamos las distribuciones geográficas potenciales bajo las condiciones actuales y bajo tres escenarios climáticos diferentes (SSP126, SSP370 y SSP585) en las décadas de 2050, 2070 y 2090. Además, empleamos el método de jackknife y curvas de respuesta para identificar los factores ambientales con mayor influencia en la distribución de , y sus intervalos de respuesta. Los resultados indican que el multiplicador de regularización (RM) de 3.5 y las combinaciones de características (FC) de lineales (L), cuadráticas (Q), bisagra (H) y producto (P) son las combinaciones de parámetros del modelo óptimas. Con estos parámetros, las predicciones del modelo son altamente precisas y la consistencia de los resultados es significativa. Los factores ambientales dominantes y sus umbrales que afectan la distribución de son la precipitación del mes más húmedo (>=109.87 mm), la huella humana (>=5.39), la precipitación anual (>=388.56 mm) y el rango diurno medio.