【收藏即用】SCI论文图表“门面”攻略：覆盖全学科的SCI论文科研绘图配色模板（附资料包）

配色不是“美化”，而是科研信息的第二次编码。一条曲线、一块热区，如果颜色选错，等于把数据“加密”了——审稿人和读者根本解不开。

数据能不能被看见
亮度差＜30 % 时，打印成灰度就是一团糊；Nature 明确要求灰度仍可区分，否则直接拒稿。

结论能不能被相信
红-绿对比在 8 % 男性读者眼里是“棕-棕”，你的显著差异瞬间消失，审稿人会质疑你是否考虑过色盲安全。

阅读顺序对不对
人眼先抓高饱和色，再抓暖色。如果把对照组设成高饱和红，实验组设成低饱和蓝，读者会下意识先看对照组，与你的叙事逻辑相反。

期刊过不过得了
2025 起，Science 家族期刊上线“色彩一致性检查”AI：彩虹条带、红绿叠加、亮度梯度倒置，一律自动打回。

引用耐不耐看
一篇论文生命周期 10 年以上，今天的“荧光蓝”可能 5 年后就过时；低饱和、色盲安全、跨媒介一致的配色，才能让插图在后续综述、教材里继续被引用。

一句话：配色=第二坐标系。颜色一旦出错，数据坐标就漂移，故事全线崩塌。

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