建築設計深受基地氣候條件的影響，例如溫度、開窗方向、採光、通風等。而過去與現有之氣候資訊，可取得的氣候背景資料，其測量點位可能有：與基地距離過遠、涵蓋範圍過大或地貌差距甚遠，導致容易與基地實際狀況產生落差；又或於基地現場架設儀器進行實測者，不僅耗時長、且短時間內難以取得不同季節之資訊，並不符合效益與時間成本。現今因都市化程度日漸提升，造成熱島效應加劇，再考量臺灣地形起伏多變等因素，為使建築與環境之適應與共存，如何快速取得細緻且準確的環境背景資料顯得更加重要。
藉科技部臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台計畫（TCCIP）之臺灣歷史氣候重建資料TReAD（Taiwan ReAnalysis Downscaling data），透過動力降尺度（Dynamic Downscaling）與土地利用、雲量分佈等，模擬自2011至2018年之歷史氣候，並以2公里之高解析網格切割，點位分布平均、多且密集，提供之氣候參數包含：溫度、相對濕度、風速、風向、輻射，共五項。經本研究與中央氣象局（CWB）等實測資料驗證後，歷史模擬氣候資料可一定程度表現出一地點之氣候背景情形。
本研究將依基地之氣候背景資料，比擬為對一人體之健康檢查：將TReAD之數據經計算、分析，結合整合圖像呈現後，製成「微氣候健康檢查表」，使用者可根據各項氣象參數之數據與圖像，對一基地之氣候背景好壞做出判讀。同時建置「臺灣歷史氣候地圖」查詢網站，將氣象數據建入資料庫，並透過定位功能與結合地理圖資呈現，讓使用者可以更便捷地查詢各項氣候資訊，以及提供給建築設計與都市規劃等作為使用與參考之氣候資料依據。本研究亦將以上資料應用於實際案例中，如臺北、臺中之都市熱島降溫計畫、以及其他建築設計案等，透過實際使用者的需求與回饋調整介面之呈現。
透過高解析度、且貼近基地之氣候資料，將有助於建築與都市在生命週期的各階段導入作為基地氣候背景資料，如進行開窗與氣流模擬試驗與評估等。期能進一步提升建築與都市與微氣候資訊之連結，創造出更舒適的建築或都市環境，與有效提升綠建築之成效。

Architecture design is strongly influenced by its site’s climatic conditions. But In the past and the existing climate information, the measurement points which are usually too far away from the site, or have a far difference in topography, resulting in easy discrepancies with the actual conditions of the site; or setting up instruments at the site for actual measurement, which is not only time-consuming, but also difficult to obtain information in different seasons within a short time, which does not meet the efficiency and time cost.
Through TReAD, a historical climate reconstruction data which produced by Ministry of Science and Technology’s Project: Taiwan Climate Change Project Information and Adaptation Knowledge Platform (TCCIP), simulates the historical climate from 2011 to 2018. TReAD’s resolution is 2 km grid, and the data points were evenly distributed, numerous, and dense, including: temperature, relative humidity, wind speed, wind direction, and solar radiation.
By the establishment of the “Microclimate Health Checklist” and “Taiwan ReAnalysis Downscaling data Map” website, the difficulty of obtaining climate background information, and the time cost of obtaining it are reduced. It helps architecture and cities to get climate background data easier, using on each stages of their life cycles, such as computational fluid dynamics (CFD) tests, etc. It is expected to further enhance the connection between architecture and urban and microclimate information, to create a more comfortable architectural or urban environment.

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