2025 SCI 论文配色指南
专为科研图表设计，高对比度，支持色盲模式。
在顶级 SCI 期刊的评审中，数据可视化的质量往往决定了第一印象。2025 年的科研配色趋势不再仅仅追求“好看”，更强调“清晰”、“包容”与“语义化”。一个优秀的图表配色应当在黑白打印模式下依然层次分明，并且符合 WCAG 无障碍标准（对红绿色盲友好）。本指南精选了 10 组涵盖从基础对比到复杂热力图的专业配色方案，助您的论文图表达到出版级水准。
01.01. Nature Classic: 权威对比
这是 Nature 及其子刊最标志性的配色组合。以朱红与青蓝为主导，冷暖对比极其强烈，能在第一眼抓住审稿人的注意力。非常适合用于展示实验组与对照组的关键差异（如 Bar Chart 或 Box Plot），传达出一种不容置疑的数据权威感。
Nature Classic
02.02. Science Magazine: 柔和科学
Science 杂志偏爱 Paul Tol 设计的这套色彩体系。它的特点是饱和度适中，色彩之间亮度差异明显，即使在灰度模式（黑白打印）下也能完美区分。这组配色非常适合用于多线条的折线图或复杂的散点图，长时间阅读也不会造成视觉疲劳。
Science Magazine
03.03. The Lancet: 医学严谨
医学顶级期刊《柳叶刀》的配色风格偏向深沉与稳重。以深海蓝和正红为核心，辅以紫色和橙色。这种配色方案在生存曲线（Kaplan-Meier）和风险比森林图中表现极佳，能够传递出医学研究的严肃性与严谨性。
The Lancet Blue
04.04. Colorblind Safe: 无障碍通用
根据 Wong (2011) 发表在 Nature Methods 上的建议优化而来。这组配色彻底摒弃了传统的“红绿”对比，转而使用橙色与蓝色作为主要对比色。它是目前学术界公认的“最安全”配色，确保包括红绿色盲在内的所有读者都能准确获取信息。
Colorblind Safe 1
05.05. Viridis: 热力图黄金标准
对于展示连续数据的热力图 (Heatmap) 或等高线图，Viridis 是目前的黄金标准。它具有感知均匀性（Perceptually Uniform），即数据的数值变化与人眼感知的颜色变化是线性的。从深紫到亮黄的过渡，完美解决了传统彩虹色标 (Jet) 的视觉欺骗问题。
Viridis Heatmap
06.06. Diverging Red-Blue: 差异分析
当需要展示正负相关性、基因上调/下调或温度偏差时，发散色阶是最佳选择。这组红蓝配色中间过渡为极浅的米白色，能够清晰地将正值（红）与负值（蓝）在视觉上分离。常用于火山图（Volcano Plot）或相关性矩阵。
Journal Diverging
07.07. Categorical Bold: 多组分类
基于 Tableau 10 或 Matplotlib 默认色板的改进版。当你的柱状图包含 5-10 个类别时，需要一组色相区分度极大、且互不冲突的颜色。这组配色是处理复杂分类数据（如物种分布、人口统计）的万能钥匙。
Qualitative Bold
08.08. Fluorescence: 显微成像
模拟荧光显微镜下的细胞染色效果（DAPI 蓝, GFP 绿, RFP 红）。这组高纯度的 RGB 配色在黑色背景下具有极强的穿透力，专门用于共聚焦显微镜图像的通道合成展示或暗黑模式下的数据演示。
Fluorescence Microscopy
09.09. Nature Ecology: 生态环境
生态学和环境科学论文常需要展示自然界的复杂关系。这组配色提取自森林、海洋与大地，包含了不同深浅的绿色、棕色和蓝色。它非常适合用于展示生物多样性、植被覆盖率或地质分层数据。
Nature Ecology
010.10. Sequential Blues: 强度演变
单色系的顺序渐变是展示单一变量强度变化（如浓度、密度、时间序列）的最简洁方式。这组蓝色阶从极浅的冰蓝过渡到深邃的海军蓝，层次丰富且过渡自然，让数据的演变趋势一目了然。