El carbono orgánico del suelo (COS) juega un papel vital en el ciclo del carbono regional y los servicios ecosistémicos. Sin embargo, estudios previos se han centrado principalmente en patrones espaciales y factores ambientales, con atención limitada a observaciones a largo plazo, mecanismos subyacentes y modelado a gran escala. En este estudio, recolectamos muestras de suelo superficial (0-20 cm) e integramos topografía, propiedades físico-químicas del suelo, clima, vegetación y datos de teledetección MODIS para desarrollar 16 modelos de predicción de COS utilizando enfoques de regresión lineal y aprendizaje automático. El COS se correlacionó significativamente con la latitud, la temperatura media anual y la precipitación, y se asoció negativamente con varios índices de teledetección. El conjunto de variables seleccionadas por LASSO combinado con una máquina de soporte vectorial (SVM) logró la mayor precisión predictiva (R2 = 0.53, RMSE = 36.19). De 2001 a 2020, se estimó que el stock medio de COS en la región de la fuente del río Amarillo era de 1683.98 g C/m2, mostrando valores más altos en el sureste y valores más bajos en el noroeste. El prado alpino exhibió el mayor stock total debido a su amplia cobertura, mientras que el bosque de coníferas húmedo de clima templado frío tuvo un mayor contenido medio y valor por unidad de área, lo que indica un fuerte potencial de secuestro de carbono. Este estudio identifica los principales impulsores y mecanismos del COS, proporciona estimaciones cuantitativas del contenido y stock regional de COS, y ofrece una base científica para la gestión del carbono en pastizales y el mapeo digital del suelo a gran escala.