由于传统类型估算方法未能精确反映土壤属性的空间变异,从而限制了土壤有机碳储量估算的精度。因此,本研究选择南宁市高峰林场中桉树人工林地为研究区,采用条件拉丁超立方抽样方法布设采样点,同时构建研究区的数字高程模型,从中提取地形因子(高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率和地形湿度指数),再使用数字土壤制图技术(多元线性回归模型和回归树模型)对各土层的土壤有机碳含量、容重、厚度进行预测制图,最后依据土壤有机碳储量计算公式叠加预测图,期望能精确估算研究区桉树人工林土壤有机碳储量。本研究的主要研究结果如下：(1)依据条件拉丁超立方抽样方法采集的41个采样点能较好地代表本研究区的地形特征,满足了本研究的需要。(2)由于其他非地形因素的影响,土壤属性与地形因子之间的线性关系较弱,使得回归树预测模型对于各层次的土壤属性的空间解释能力要高于多元线性回归预测模型。同时,回归树预测模型的预测精度和稳定性也都优于多元线性回归预测模型。(3)土壤有机碳密度预测精度对比结果表明：与传统类型估算方法相比,数字土壤制图技术能在一定程度上提高研究区土壤有机碳储量的预测精度,特别是对于深层土壤,因此,本研究利用回归树预测模型估算得到的研究区桉树人工林全剖面土壤有机碳储量的精度较高。本研究最后使用回归树预测模型得到的土壤属性预测图进行研究区桉树人工林地全剖面土壤有机碳储量的估算,得到研究区的土壤有机碳储量约为33.72×10~6kg。