Los campos de tierras altas son una fuente significativa de emisiones de NO. Por lo tanto, es esencial una estimación precisa de estas emisiones. Este estudio empleó cuatro enfoques de modelado clásicos: el Modelo de Regresión Paso a Paso, la Regresión de Árbol de Decisión, la Máquina de Vectores de Soporte y el Bosque Aleatorio (RF), para simular las emisiones de NO del suelo de los campos de tierras altas chinos. Los cultivos de tierras altas considerados en este estudio abarcaron cultivos alimentarios, cultivos oleaginosos, cultivos comerciales, cultivos de azúcar, frutas y verduras, excluyendo el arroz inundado. El análisis comparativo reveló que el algoritmo de RF tuvo el mejor desempeño, con el R más alto en 0.66 y el error cuadrático medio más bajo en 0.008 kg NO ha día. La tasa de aplicación de fertilizantes de nitrógeno mineral, la temperatura media durante la temporada de crecimiento y el contenido de carbono orgánico del suelo fueron los principales factores impulsadores en el modelo de emisión de NO. Utilizando el modelo de RF, las emisiones totales de NO de los campos de tierras altas chinos en 2020 se estimaron en 183 Gg. Las proyecciones futuras bajo los escenarios de la Vía de Concentración Representativa (RCP) indicaron un aumento del 2.80-5.92% en las emisiones nacionales de NO para 2050 en comparación con 2020. El análisis del escenario demostró que las estrategias propuestas de reducción de nitrógeno no logran contrarrestar la amplificación de las emisiones impulsada por el clima. Bajo los escenarios combinados de RCP8.5 y estrategias de reducción de nitrógeno, se proyectó un aumento neto del 4% en las emisiones nacionales de NO, destacando la compleja interacción entre las intervenciones antropogénicas y los mecanismos de retroalimentación climática. Este estudio propone que en el futuro se preste atención al desarrollo de estrategias de optimización de nitrógeno bajo el impacto del cambio climático.