在科研图表和插图中，颜色不仅是美学元素，更是科学信息传达的重要维度。恰当的颜色选择能提升图形的可读性、降低误解风险、增强论文表达力；错误使用则可能导致审稿人或读者误判数据、甚至影响论文接受率。因此在科研作图中，需要遵循一套清晰的颜色搭配原则。
本期AJE从视觉可读性、可访问性、科学语义、色彩一致性和工具支持等角度逐条展开。
1. 颜色设计的首要目标：传达清晰信息，而非装饰
科研图表的核心使命是高效地展示数据关系和模式。相比艺术设计，科研配色更强调功能性与准确性。例如，避免使用 3D 效果、强视觉渐变、阴影等纯装饰性特效，以免读者关注点转移或图像失真。
简而言之：
- 图表表现应该让“数据一目了然”。
- 不要让配色成为认知负担或产生误解。
2. 限制与规范配色范围：减少认知负荷
采用有限的颜色数量
从视觉感知和认知心理学角度讲，过多颜色会干扰图形理解。科研图推荐：
- 主色调 3–5 种以内；
- 辅助色用于强调或次级类别。
过多颜色可能让读者难以判断哪些数据是真正重要的。
同一语义使用一致颜色
对于同类数据或实验变量组，应在整篇稿件中统一颜色表示：
- 对照组用固定颜色；
- 处理组用另一组固定颜色；
- 相同条件在不同图中保持一致。
这种一致性不仅提升视觉逻辑，也符合审稿人对科研严谨性的直觉判断。
3. 对比度优先于单纯色相差异
科学可视化中，一个色相不同但对比度不足的组合，仍可能导致信息难以辨认。有效对比来自于：
- 明度差异：例如深蓝与浅蓝比深绿与浅绿更易区分。
- 饱和度差异：高饱和色与低饱和色更显眼。
- 背景对比：浅色背景上深色元素更易阅读，反之亦然（遵循 WCAG 可访问性规范）。
建议使用在线对比度检查器（如 WebAIM Contrast Checker）测量颜色对比比值，以确保文字、图形与背景之间有足够区分度。
4. 色盲 / 色觉障碍友好设计
科研图中常被忽视但十分关键的原则是可访问性：全球约 5% 的成人有某种形式的色觉障碍（尤其是红–绿辨识困难）。
为了确保所有读者能够理解图中信息，应采取以下做法：
避免容易混淆的组合
- 不推荐将红色与绿色、绿色与黄色等组合用于区分变量；
- 更安全的组合包括蓝–橙、蓝–黄、紫–绿等。
不仅依赖颜色来区分数据
对于曲线图、散点图等，可以结合：
- 不同线型（实线、虚线）；
- 不同符号（圆、方、三角）；
- 纹理或填充图案。
这些结构性特征能够补充颜色信息，大幅提升色盲友好性。
5. 色阶与色图的科学选择
不同类型的数据可视化适合不同的色图分类：
- 定性色图：用于分类变量，强调不同类别之间的独立性；
- 连续色阶：用于展示数值从低到高的变化；
- 分岔色图：用于围绕中心值（如 0 或中位数）展示偏差。
而常见的“彩虹色谱”因其非单调亮度变化，会导致视觉误判，不利于准确读数，不是推荐的科学色阶。
6. 从科学角度理解颜色空间
理解颜色空间（如 CIELAB、HSL/HSV）有助于制定配色策略：
- 色相（Hue）：反映颜色类别（比如红、绿、蓝）；
- 明度：影响视觉“亮–暗”感；
- 饱和度：影响颜色鲜艳程度。
选择色图时，应在这些维度上考虑对比与均匀性，而非单一依据色相差异。
7. 实用工具与资源推荐
为了便于科研作者快速生成高质量、无障碍的配色方案，以下是一些推荐资源：
- ColorBrewer2（http://colorbrewer2.org）：提供色盲安全色板，可输出适合地图和科研图的色图。
- Scientific colour maps（由 Crameri 提供）：提供经过科学验证的感知均匀色彩图谱，适合热图与连续数据展示。
- 在线对比度检查器（如 WebAIM Contrast Checker）：用于验证图形中颜色对比是否满足可访问性标准。
8. 投稿准备中的格式与输出规范
在投稿到顶级期刊（如 Nature、Science）时，通常要求：
- 图像文件高分辨率（如 300 dpi 以上）；
- 矢量格式优先（如 PDF、EPS、SVG）；
- 颜色不依赖仅靠色彩区分信息；
- 图例与标签清晰明确配色说明。
合规配色能减少初审意见中针对图表 readability（可读性）与 accessibility（可访问性）的质疑。
总结：科研配色的核心原则
- 清晰传达数据，避免装饰性设计；
- 颜色数量有限、意义明确、在整稿统一；
- 高对比度优先于色相差异；
- 色盲 / 色觉障碍友好设计；
- 根据数据类型选择合适色图类别；
- 使用感知均匀色图提升信息准确性；
- 借助工具检查和生成配色方案；
- 满足期刊投稿与可访问性标准。
