El nitrógeno total del suelo (TN) y el fósforo total del suelo (TP) son indicadores clave de la calidad del suelo y proporcionan funciones ecológicas críticas en los pastizales. Este estudio analizó los factores que impulsan la relación TN/TP en los pastizales de la provincia de Qinghai basado en el análisis de interpretación aditiva de Shapley (SHAP). Se utilizaron cuatro métodos de aprendizaje automático, a saber, el bosque aleatorio (RF), XGBoost 3.2.0, la máquina de soporte vectorial y Cubist, para establecer modelos de predicción espacial para TN/TP. Los factores de vegetación (Producción Primaria Neta e Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) y los factores relacionados con la precipitación (Índice de Aridez y Precipitación Anual Media) fueron las variables más importantes para TN, indicando que la productividad de las plantas y la precipitación están fuertemente asociadas con la acumulación de TN. La elevación y los factores relacionados con la temperatura (Temperatura Anual Media y evapotranspiración) fueron las variables más importantes para TP, demostrando que la temperatura mediada por la elevación fue el principal factor que afectó la acumulación de TP. XGBoost y RF fueron los modelos óptimos para TN y TP, respectivamente. TN mostró una tendencia espacial decreciente de este a oeste, mientras que las áreas del noroeste y suroeste mostraron TP relativamente más alto y más bajo, respectivamente. Se estimó que los stocks totales de TN y TP eran de 3.57 x 10^8 t y 0.88 x 10^8 t, respectivamente. Este estudio proporciona apoyo de datos y sugerencias para la gestión sostenible de nutrientes del suelo en los pastizales de la meseta Qinghai-Tíbet.