物种空间分布格局是群落生态学和宏生态学研究的核心问题之一。广泛用于度量空间聚集度的指标包括针对样方数据的负二项分布参数k, 以及针对点格局数据的非参邻域密度指数(如Condit等(2000)提出的Ω和Wiegand等(2025)提出的k_ff), 但这两类指数及对应的估计误差如何影响聚集度-多度关系尚不清楚。本文基于一个空间显式中性模型模拟的群落数据, 计算了上述聚集度指数及其标准误, 以分析这些指数及其估计误差如何影响聚集度与物种多度之间的关系。结果表明: (1)在空间聚集程度较高时, 3种聚集度指数之间存在高度正相关; 聚集程度较弱时, 尽管估计误差增大, 但k仍能区分聚集度种间差异, 而两个点格局指数则判别力不足。(2)不同指数的估计误差之间存在一定正相关, 但相关性较弱。极大似然法给出的稀有种和弱聚集物种k值标准误较大, 与模拟结果一致; 相比之下, 基于重采样方法的点格局指数标准误整体偏小。(3)聚集度-多度关系受所选指数及回归方法(是否加权)影响。对于1/k, 加权回归能够稳定复现出中性理论所预测的幂律关系及幂指数(等于-1), 而不加权回归得到的幂指数较理论值更接近0, 且在聚集程度较弱的群落中尤为明显。两种点格局指数与多度之间亦呈幂律关系, 但幂指数随群落平均聚集程度而变化, 聚集程度越弱幂指数越接近0。综上所述, 忽略聚集度估计的不确定性会显著影响对聚集度-多度关系的推断, 可能导致错误地拒绝中性零假设, 增加I类统计错误的风险。两种基于点格局的指数与多度的关系能反映群落平均聚集程度的影响, 但并不适用于检验中性与非中性群落构建机制。建议在分析样方数据时, 采用基于极大似然估计的负二项分布参数k及其标准误来度量物种聚集度, 并将不确定性纳入后续分析。对于其他聚集度指数及其与多度之间的关系, 需进一步发展基于中性理论的零假设。