<div dir="ltr">Dear CEDAR community,<div><br></div><div>We seek your valuable contributions to the AGU FALL<span style="background-color:rgba(0,0,0,0.02);color:rgb(38,38,38);font-family:Montserrat,sans-serif;font-size:14px"> Meeting 2022 session: <b>SA008 "Data-driven Modeling and New Measurements of the Magnetosphere-Ionosphere-Thermosphere (MIT) System".</b> KIndly consider submitting an abstract to the session. </span>The deadline for all submissions is <b>Wednesday, 3 August 2022 at 23:59 EDT.</b> </div><div><br></div><div><div dir="auto">Here is the session link for your kind reference.</div><div dir="auto"><a href="https://agu.confex.com/agu/fm22/prelim.cgi/Session/162872" target="_blank">https://agu.confex.com/agu/fm22/prelim.cgi/Session/162872</a></div></div><div dir="auto"><br></div><div><span style="box-sizing:border-box;color:rgb(38,38,38);font-family:Montserrat,sans-serif;font-size:14px;background-color:rgba(0,0,0,0.02)"><span style="box-sizing:border-box"><strong style="box-sizing:border-box">Session details:</strong><br style="box-sizing:border-box">A recent moderate geomagnetic storm on February 3-4, 2022, has caused the loss of about 40 out of 49 SpaceX Starlink low-orbit satellites, highlighting the importance of advancing the predictive capability of the Magnetosphere, Ionosphere, and Thermosphere (MIT) system, especially under disturbed conditions. The availability of long-term Heliophysics System Observatory datasets and rapidly growing data science techniques have enabled researchers to develop various data-driven modeling approaches that utilize data assimilation and machine learning techniques. The ongoing challenge is to enhance the data set with new measurements, especially in the thermosphere, and model temperatures, winds, and densities in the thermosphere on a global scale. We must look for new ways to use existing data and/or identify new observations for this purpose. We solicit papers on new measurements, and new applications of data-driven modeling approaches to address MIT-coupling science questions, including papers that demonstrate how data assimilation and machine learning techniques can be used to deepen our understanding of MIT-coupling and enable a better storm-time prediction. Papers that focus on forecasting the solar wind and magnetospheric conditions that lead to the improved thermosphere and ionosphere's space weather effects, such as satellite drag and geomagnetically-induced currents, are also solicited.<br style="box-sizing:border-box"><br style="box-sizing:border-box">Sincerely, <br style="box-sizing:border-box">Conveners and co-conveners,<br style="box-sizing:border-box"><br style="box-sizing:border-box"></span></span><span style="color:rgb(38,38,38);font-family:Montserrat,sans-serif;font-size:14px;background-color:rgba(0,0,0,0.02)"></span><p style="box-sizing:border-box;margin:0px 0px 10px;font-family:Roboto;font-size:16px;line-height:22px;color:rgb(38,38,38);background-color:rgba(0,0,0,0.02)"><span style="box-sizing:border-box;font-size:10pt">Sai Gowtam Valluri, Geophysical Institute, University of Alaska Fairbanks, Fairbanks, AK, United States.</span><br style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box;font-size:10pt">Tomoko Matsuo, University of Colorado Boulder, Aerospace Engineering Sciences, Boulder, CO, United States.</span><br style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box;font-size:10pt">Robert Schaefer, Johns Hopkins Applied Physics Laboratory, Laurel, MD, United States.</span><br style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box;font-size:10pt">John Noto, ASTRA, LLC, 282 Century Place, Suite 1000, Louisville, CO, United States.</span><br style="box-sizing:border-box"><span style="box-sizing:border-box;font-size:10pt">Clayton Cantrall, University of Colorado Boulder, Aerospace Engineering Sciences, Boulder, CO, United States.</span></p></div></div>