本文开发了拟合优度统计，当模型分布为离散或连续且具有潜在参数时，可用于正式评估空间数据的马尔可夫随机场模型。测试统计数据由广义空间残差形成，这些残差是通过非相邻空间观测数据组收集的，称为结论。在一个假设的马尔可夫模型结构下，每个结论中的空间残差被证明是独立的，并且作为统一变量均匀分布。然后，可以将一系列结论中的信息汇集到拟合优度统计中。在某些条件下，明确推导了这些统计数据的大样本分布，以测试简单假设和复合假设，其中复合假设涉及额外的参数估计步骤。通过仿真验证了分布结果，并通过一个数据示例说明了模型评估的方法。