<div dir="ltr"><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif">Hello All,</p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif">We are currently seeking abstract submissions for the “Advances in Incoherent Scatter Radars” session at the upcoming 2024 URSI Atlantic Radio Science Meeting (URSI AT-RASC 2024, <a href="https://www.atrasc.com/" target="_blank">https://www.atrasc.com</a>) taking place in Gran Canaria from May 19-24, 2024. The session description can be found below.</p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif">The deadline for abstract submission is <b>January 20, 2024</b>. To submit an abstract, please visit: <a href="https://www.eventure-online.com/eventure/login.form?A366e99a4-33f8-4841-9ec7-6fb8257a111f" target="_blank"><span style="color:windowtext;text-decoration-line:none">https://www.eventure-online.com/eventure/login.form?A366e99a4-33f8-4841-9ec7-6fb8257a111f</span></a>. For information on convened sessions for Commission G: Ionospheric Radio and Propagation, please visit: <a href="https://cloud.ilabt.imec.be/index.php/s/jfbEozj5yXRrcXm" target="_blank">https://cloud.ilabt.imec.be/index.php/s/jfbEozj5yXRrcXm</a>.</p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif">Sincerely,</p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif">Lindsay V Goodwin and Gareth W Perry</p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif"> </p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif"><b>Session G08: </b>“Advances in Incoherent Scatter Radars”</p><p class="MsoNormal" style="margin:0in;line-height:normal;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif">Ionosphere modelling and forecasting are paramount objectives of research in the field. In this<br>framework, several considerable milestones were reached both through Physics-based models and<br>empirical-climatological studies. Our session will bring together novel concepts for modelling and forecasting the ionosphere, both data-driven and physics-based, with underlying machine learning (ML) and complex dynamical systems methodologies to trigger their fruitful cross-fertilization. The ML approach is recognized to be at the present cutting edge of numerical and big data analysis tools, gleaning a deep understanding of otherwise hidden system behavior from historical records. On the other hand, recognizing the ionosphere as a complex dynamical system structured on many time- and space-scales, intrinsically nonlinear and statistically treated, paves the way to paradigm changes in its dynamical theory. Both approaches can offer superior forecasting capabilities to explore in cooperation. This session is intended to be open to papers that consider new approaches stemming from the foregoing considerations.</p></div>