<div dir="ltr"><div>Dear Colleagues,</div><div><br></div><div>We would like to extend an invitation for you to submit an abstract to our AGU session titled:</div><div>(SA016) Models, Observations, and Data Assimilation for Orbital Space Weather Forecasting</div><div><br></div><div>Geospace is defined as the region of space delineated by the interaction of the magnetosphere and upper atmosphere with the solar wind, encompassing both orbital and cis-lunar space. The rapidly increasing number of operational satellites and space debris in geospace, particularly in Low Earth Orbit, requires improved forecasting models to ensure the safety and sustainability of human exploration and satellite operations. This session focuses on improving nowcasts and forecasts of the geospace environment through developments in theory, numerical simulation and empirical models, observations, data assimilation, machine learning and other techniques that merge models and data. We invite presentations on physics-based and data-driven modeling of the geospace system, theoretical aspects of this system and its interaction with solar outputs; existing, new, or planned space weather observations, both space- and ground-based; as well as methods to improve nowcasting and forecasting of geospace variability through data assimilation and development of machine learning models.</div><div><br></div><div>The abstract submission deadline is Wednesday, 30 July, 2025, 23:59 EDT. </div><div><br></div><div>We hope you consider contributing to this session,</div><div><br></div><div>Aaron L Bukowski, on behalf of session conveners:</div><div>Jeffrey P Thayer</div><div>Thomas E Berger</div><div>Pauline M Dredger</div><div><br></div><div><br></div></div>