Climate Data Records of soil moisture are fundamental for improving our understanding of long-term dynamics in the coupled water, energy, and carbon cycles over land. To respond to this need, in 2012 the European Space Agency (ESA) released the first multi-decadal, global satellite-observed soil moisture (SM) dataset as part of its Climate Change Initiative (CCI) program. This product, named ESA CCI SM, combines various single-sensor active and passive microwave soil moisture products into three harmonised products: a merged ACTIVE, a merged PASSIVE, and a COMBINED active + passive microwave product. Compared to the first product release, the latest version of ESA CCI SM includes a large number of enhancements, incorporates various new satellite sensors, and extends its temporal coverage to the period 1978–2015. In this study, we first provide a comprehensive overview of the characteristics, evolution, and performance of the ESA CCI SM products. Based on original research and a review of existing literature we show that the product quality has steadily increased with each successive release and that the merged products generally outperform the single-sensor input products. Although ESA CCI SM generally agrees well with the spatial and temporal patterns estimated by land surface models and observed in-situ, we identify surface conditions (e.g., dense vegetation, organic soils) for which it still has large uncertainties. Second, capitalising on the results of > 100 research studies that made use of the ESA CCI SM data we provide a synopsis of how it has contributed to improved process understanding in the following Earth system domains: climate variability and change, land-atmosphere interactions, global biogeochemical cycles and ecology, hydrological and land surface modelling, drought applications, and meteorology. While in some disciplines the use of ESA CCI SM is already widespread (e.g. in the evaluation of model soil moisture states) in others (e.g. in numerical weather prediction or flood forecasting) it is still in its infancy. The latter is partly related to current shortcomings of the product, e.g., the lack of near-real-time availability and data gaps in time and space. This study discloses the discrepancies between current ESA CCI SM product characteristics and the preferred characteristics of long-term satellite soil moisture products as outlined by the Global Climate Observing System (GCOS), and provides important directions for future ESA CCI SM product improvements to bridge these gaps.

In this study we evaluate the skill of a new, merged soil moisture product (ECV_SM) that has been developed in the framework of the European Space Agency's Water Cycle Multi-mission Observation Strategy and Climate Change Initiative projects. The product combines in a synergistic way the soil moisture retrievals from four passive (SMMR, SSM/I, TMI, and AMSR-E) and two active (ERS AMI and ASCAT) coarse resolution microwave sensors into a global data set spanning the period 1979–2010. The evaluation uses ground-based soil moisture observations of 596 sites from 28 historical and active monitoring networks worldwide. Besides providing conventional measures of agreement, we use the triple collocation technique to assess random errors in the data set. The average Spearman correlation coefficient between ECV_SM and all in-situ observations is 0.46 for the absolute values and 0.36 for the soil moisture anomalies, but differences between networks and time periods are very large. Unbiased root-mean-square differences and triple collocation errors show less variation between networks, with average values around 0.05 and 0.04 m3 m− 3, respectively. The ECV_SM quality shows an upward trend over time, but a consistent decrease of all performance metrics is observed for the period 2007–2010. Comparing the skill of the merged product with the skill of the individual input products shows that the merged product has a similar or better performance than the individual input products, except with regard to the ASCAT product, compared to which the performance of ECV_SM is inferior. The cause of the latter is most likely a combination of the mismatch in sampling time between the satellite observations and in-situ measurements, and the resampling and scaling strategy used to integrate the ASCAT product into ECV_SM on the other. The results of this study will be used to further improve the scaling and merging algorithms for future product updates.

Global trends in a new multi‐satellite surface soil moisture dataset were analyzed for the period 1988–2010. 27% of the area covered by the dataset showed significant trends (p = 0.05). Of these, 73% were negative and 27% positive. Subtle drying trends were found in the Southern US, central South America, central Eurasia, northern Africa and the Middle East, Mongolia and northeast China, northern Siberia, and Western Australia. The strongest wetting trends were found in southern Africa and the subarctic region. Intra‐annual analysis revealed that most trends are not uniform among seasons. The most prominent trend patterns in remotely sensed surface soil moisture were also found in GLDAS‐Noah and ERA Interim modeled surface soil moisture and GPCP precipitation, lending confidence to the obtained results. The relationship with trends in GIMMS‐NDVI appeared more complex. In areas of mutual disagreement more research is needed to identify potential deficiencies in models and/or remotely sensed products.

The effects of roughness were considered as part of a NATO Advanced Vehicle Technology effort titled 'Non-Equilibrium Turbulent Boundary Layers at High Reynolds Numbers' (NATO AVT-349). This paper comments on the current state of understanding of the flow physics and modelling efforts to predict rough-wall boundary layer behaviour. Outer layer similarity to smooth wall flows and Reynolds number effects are discussed for zero, favourable, and adverse pressure gradients based on the results of experiments and numerical simulations. Various types of modelling are considered including Reynolds averaged Navier-Stokes (RANS) models with different roughness and turbulence models, wall-modelled large eddy simulations (WMLES), and resolvent models. Current needs and gaps in present understanding are discussed along with recommendations for future experiments and computations.

Land managers, researchers, and regulators increasingly utilize environmental DNA (eDNA) techniques to monitor species richness, presence, and absence. In order to properly develop a biological assay for eDNA metabarcoding or quantitative PCR, scientists must be able to find not only reference sequences (previously identified sequences in a genomics database) that match their target taxa but also reference sequences that match non-target taxa. Determining which taxa have publicly available sequences in a time-efficient and accurate manner currently requires computational skills to search, manipulate, and parse multiple unconnected DNA sequence databases. Our team iteratively designed a Graphic User Interface (GUI) Shiny application called the Reference Sequence Browser (RSB) that provides users efficient and intuitive access to multiple genetic databases regardless of computer programming expertise. The application returns the number of publicly accessible barcode markers per organism in the NCBI Nucleotide, BOLD, or CALeDNA CRUX Metabarcoding Reference Databases. Depending on the database, we offer various search filters such as min and max sequence length or country of origin. Users can then download the FASTA/GenBank files from the RSB web tool, view statistics about the data, and explore results to determine details about the availability or absence of reference sequences.

The present paper gives an overview of the recent modelling activities under NATO-STO AVT-349, focussed on the understanding and modelling of boundary layers for incompressible, high-Reynolds-number flows subject to non-equilibrium conditions such as strong pressure gradients, three-dimensionality, and surface roughness and heterogeneity. For this, we consider simpler cases where the above flow conditions are present separately or in a reduced number of combinations. First, we focus on the effect of roughness on the outer flow and the problems associated to its characterisation and prediction, with a particular emphasis on the conditions necessary for outer-layer similarity to hold. We then focus on how the presence of adverse and favourable pressure gradients affects the effect of roughness, and to what extent the figures used to quantify it are still useful under such conditions. We also consider the effect of surface heterogeneity, the shortcomings when modelling it and how these can be addressed. We then focus on the effect on the outer layer of pressure gradients and non-equilibrium conditions, to what extent similarity holds in those conditions, and how RANS models perform for such flows, identifying routes for their improvement to handle pressure gradients and non-equilibrium. We also discuss the use of data-driven and machine-aided methods in closure models.

We investigate nonlinear energy transfer for channel flows at friction Reynolds numbers $Re_{\tau }=180$ and $590$ . The key feature of the analysis is that we quantify the energy transferred from a source mode to a recipient mode, with each mode characterised by a streamwise wavenumber and a spanwise wavenumber. This is achieved through an explicit examination of the triadic interactions of the nonlinear energy transfer term in the spectral turbulent kinetic energy equation. First, we quantify the nonlinear energy transfer gain and loss for individual Fourier modes. The gain and loss cannot be obtained without expanding the nonlinear triadic interactions. Second, we quantify the nonlinear energy transfer budgets for three types of modes. Each type of mode is characterised by a specific region in streamwise–spanwise wavenumber space. We find that a transverse cascade from streamwise-elongated modes to spanwise-elongated modes exists for all three types of modes. Third, we quantify the forward and inverse cascades between resolved scales and subgrid scales in the spirit of large-eddy simulations. For the cutoff wavelength range that we consider, the forward and inverse cascades between the resolved scales and subgrid scales result in a net forward cascade from the resolved scales to the subgrid scales. The shape of the net forward cascade curve with respect to the cutoff wavelength resembles the net forward cascade predicted by the Smagorinsky eddy viscosity.