在2023年甘南草地地面调查的基础上，获取的毒害草生长基本情况，以出现频率最高的两种毒害草草玉梅和狼毒为例，提取各物种出现的地理位置，结合未来气象数据和地形数据，利用19个生物气象指标和3个地形指标，建立MaxEnt模型并进行优化，预测模拟了草玉梅和狼毒在甘南地区三种共享社会经济路径下（SSP1-2.6、SSP3-7.0及SSP5-8.5）的分布概率，结果分别显示了两种毒害草在甘南地区分布概率的大小及空间分布特征。
该数据集包括2021-2080年SSP1-2.6路径下草玉梅分布概率、SSP3-7.0路径下草玉梅分布概率、SSP5-8.5 路径下草玉梅分布概率、SSP1-2.6路径下狼毒分布概率、SSP3-7.0路径下狼毒分布概率、以及SSP5-8.5路径下狼毒分布概率，共计6幅，数据类型为栅格格式（.tif）。结果数值越高，说明物种适生分布概率越高，反之则越低。
2023年甘南草地地面调查数据，主要指标包括样方坐标、植被盖度、物种组成、主要毒害草、毒害草比例等信息，生物气象数据来源于WorldClim未来气候变化ACCESS-CM2模式下模拟数据，地形数据来源于ASTER GDEM。
分别提取甘南地区存在草玉梅和狼毒的点位，利用MaxEnt模型，考虑SSP1-2.6、SSP3-7.0及SSP5-8.5三种路径，通过未来气象数据及地形数据，对模型进行优化，最终预测得到两种毒害草未来在甘南地区的分布概率。
原始数据来源可靠，MaxEnt模型采用3.4.1版本，采用75%数据作为训练集，25%数据作为验证集，模型精度均大于0.8，模拟结果良好。
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