Grassland soils play a key role in climate change and food security, and carbon (C) and nitrogen (N) mineralization is central to this. Although there are a number of mathematical models available to estimate C and N mineralization, they do not encompass the variability of the process and there is uncertainty in their predictions. The input parameters of the SOMA model (Soil Organic Matter “A”) have been conceptualized and validated to predict mineralization in arable soils. The objective of this research was to measure the spatial dependence of the input parameters in order to further obtain spatial predictions of mineralisation in a grassland system. A nested design was applied using sampling intervals of 30 m, 10 m, 1 m, and 0.12 m as sources of variation. From each sampling point a soil sample was taken (0-23 cm) and physical sequential fractionation was applied to obtain the free light fraction (FLF) and intra-aggregate light fraction (IALF). The C and N contents in the fractions were measured by mass spectrometry, and the results analysed by residual maximum likelihood (REML) to obtain components of variance at each stage, and then accumulated to plot the approach to a variogram. Both fractions showed spatial dependence at the finest scales measured, and the general pattern was different from that in an arable site. The recommended soil sampling interval where C and N mineralization predictions would be spatially distributed according to the correlation of input light fractions parameters of SOMA is 0.5m.Existe un grado de incertidumbre en las decisiones agronómicas y ambientales relacionadas con el ciclaje de carbono (C) y nitrógeno (N) basadas en modelos de estimación, y en particular en suelos de praderas por su rol en alimentación humana y en el cambio climático. El modelo SOMA (Soil Organic Matter “A”) ha sido parametrizado para obtener predicciones de mineralización de C y N, y sus parámetros de entrada no son solo conceptuales sino que también han sido validados. Sin embargo se desconoce la variabilidad espacial de sus parámetros de entrada, por lo que el objetivo de este estudio fue medir la dependencia espacial de estos. Para ello se diseñó un muestreo espacial anidado considerando intervalos de muestreo de 30 m, 10 m, 1 m, y 0,12 m como fuentes de variación. Desde cada punto de muestreo se obtuvieron muestras de suelo (0-23 cm) a las que se aplicó fraccionamiento físico para aislar en secuencia la fracción liviana libre (FLF) y la fracción liviana intra-agregados (IALF). Los contenidos de FLF-C(N) e IALF-C(N) fueron medidos a través de espectrometría de masa, y los resultados se analizaron mediante máxima probabilidad residual (REML) para obtener los componentes de varianza a cada escala, los que fueron acumulados para graficar aproximaciones al variograma. Ambas fracciones mostraron tener dependencia espacial con los intervalos de distancia más cortos, y en general el patrón fue distinto de aquel estudiado en suelo arable. El intervalo recomendado en función de la correlación espacial entre las fracciones es de 0,5 m, donde las predicciones de mineralización de C y N quedarían distribuidas espacialmente según input variables de SOMA.