Google的公开数据集收集了一系列的公开数据，现在与Google与哥伦比亚大学地球观测站和Pangeo项目合作，将最新的CMIP6气候仿真数据托管在Google云中。另外，除了CMIP6数据的发布之外，Pangeo项目还开发了软件和基础架构，使得研究人员更容易在云计算分析数据，并且可视化气候数据。
世界气候研究计划最近开始发布耦合模型对比项目第六阶段（CMIP6）的数据，这个数据总共收集了约30个工作组和1,000名研究人员，针对气候变迁问题所创建的气候模型。CMIP6数据集具有丰富的气候系统细节，包括对于历史以及未来的仿真。现在研究人员可以在Cloud Storage中访问这些数据，而很快的，这些数据也会上到BigQuery供研究人员分析。
Google提到，在云计算CMIP6数据集将不断更新，让全球研究人员可将数据用在自己的研究项目中，而且不需要下载TB或是PB量级的数据。CMIP6完整的数据文件有20PB，目前先将其中100TB的数据量放上云计算。
CMIP6数据来自高分辨率的仿真，采用从1850年以来的历史数据，通过调整关键变量来仿真假设的场景。哥伦比亚大学地球与环境科学副教授Ryan Abernathey表示，这样的仿真数据非常有用，像是研究人员可以仿真当世界在一夜之间二氧化碳浓度增加三倍，会变成的样子，而这个仿真的重点不是用来预测未来，而是帮助研究人员理解气候系统回应二氧化碳的方式。
每个CMIP6模型都包含数十种变量、组成成员以及场景，使得CMIP6数据量变得非常庞大。Ryan Abernathey表示，人们关心的并非是全球的平均温度，因为没有人居住在一个平均的世界，但人们关心干旱或是暴雨等极端气候对当地的影响，因为这些极端气候可能会对社会造成冲击，而通过这些罕见事件的高分辨率仿真，人们能以更好的信息进行规划，以预期气候的变化。