我将两个蝴蝶丰富度变量（夏季和冬季）分别针对一组环境变量进行回归。（具有连续数字的变量）每个模型中的环境变量都是相同的。
在 Summer 模型中，系数的权重等级为 temp > prec > ndvi。
冬季体重等级为 temp > ndvi > prec。
由于直接比较系数几乎是不可信的，请建议使用除回归之外的任何高级方法来区分季节之间的此类系数等级，例如典型相关分析（不确定是否适合此处）
这里的空间信息丰富度和环境变量包括从 100 E 到 130 E 经度、18 到 25 N 纬度的 2000 个网格（连续分布）。
这是我的建议。使用一个回归重新运行您的模型。而且，Summer/Winter 变量将只是一个虚拟变量 (1,0)。这样，您将有一个夏季系数以将其与冬季区分开来。而且，其他三个变量的回归系数将与一个权重等级一致。
一个答案是做一个看似无关的回归。假设您只有一个预测变量和一个截距。创建一个数据集（或数据矩阵），如
wo 1 wp 0 0
so 0 0 1 sp
其中“wo”是冬季的结果，“wp”是冬季预测变量/“X”值，“so”是夏季结果值，“sp”是夏季预测变量。1 代表夏季和冬季截距项。基本上，您有两组变量：夏季变量和冬季变量。在夏季，所有冬季变量都设置为 0，夏季反之亦然。
使用上面的数据模板对全部夏季和冬季变量进行回归后，您将获得一个完整的协方差矩阵，该矩阵可用于使用标准回归程序比较冬季月份和夏季月份的系数。
这是实现@kwak 建议的一种方法，即每个季节都有不同的斜率系数。