News

Uusi DIWA-Webinaarisarja alkaa tammikuussa 2026! | new DIWA webinar series starts in January 2026!  

In Finnish:

DIWA Webinaari sarja

DIWA webinaarisarjan teemana ovat DIWA lippulaivassa olevat keskeiset tutkimusalueet, jotka ulottuvat pohjoisesta Tenojoesta eteläiseen Vantaanjokeen. Alueiden lisäksi webinaareissa tullaan käsittelemään myös muita keskeisiä teemoja, kuten DIWAn digitaalisia palveluita.  

Webinaarisarja on suunniteltu kaikille vesienhallinnassa mukana oleville tai siitä kiinnostuneille julkisen, yksityisen ja kolmannen sektorin sidosryhmille ja toimijoille. 

Tulevat webinaarit:

  • Perjantai 16.1.
    • Mia Pihlajamäki, Akateeminen koordinaattori, Aalto-yliopisto. “Digitaaliset vedet -lippulaivan keskeiset tutkimusalueet”
    • Pyry Kettunen, Tutkimuspäällikkö, Maanmittauslaitos. “Tarkkaa pieniuomaverkosto-aineistoa DIWAn keskeisille tutkimusalueille”
  • 6.2. Vantaanjoen tutkimusalue
    • Noora Veijalainen, Johtava hydrologi, Suomen ympäristökeskus
    • Abubaker Omer, Postdoctoral researcher, Aalto University
  • 27.2. DIWA Digital Services
    • Elizabeth Carter, Research Coordinator, University of Oulu
  • 20.3. Kemijoen tutkimusalue
    • Jaakko Ikonen, tutkija, Ilmatieteenlaitos
    • Pertti Ala-Aho, Apulaisprofessori, Oulun yliopisto
  • 27.3. Tenojoen tutkimusalue
    • Villa Kankare, Apulaisprofessori, Turun yliopisto
    • Eliisa Lotsari, Academy Research Fellow, Aalto-yliopisto
  • 10.4. Oulangan tutkimusalue
    • Hannu Marttila, Apulaisprofessori, Oulun yliopisto
    • Linnea Blåfield, Postdoc-tutkija, Turun yliopisto
  • 29.5. Saaristomeren tutkimusalue
    • Elina Kasvi, apulaisprofessori, Oulun yliopisto
    • Vivi Fleming, Ryhmäpäällikkö, Suomen ympäristökeskus
  • 5.6. Kokkolan tutkimusalue
    • Anna Autio, postdoc-tutkija, Oulun yliopisto
    • Pekka Rossi, apulaisprofessori, Oulun yliopisto
  • 12.6. Oulun tutkimusalue
    • Anna-Kaisa Ronkanen, Suomen ympäristökeskus

Ensimmäinen webinaari järjestetään perjantaina 16.1. Webinaari antaa yleiskatsauksen DIWA-lippulaivan keskeisiin tutkimusalueisiin ja niiden tarkkoihin vesistöverkostotietoihin. 

Tulevien webinaarien esitys aiheet tarkentuvat myöhemmin. Webinaareihin ei vaadita ennakkoilmoittautumista.

Webinaarien etäyhteyslinkit tullaan jakamaan DIWA Webinaarisarjan sivuilla:

In English:

DIWA Webinar Series

Note! This webinar series will be mostly in Finnish. Some of the webinars will have presentations in English.

In this webinar series, we are focusing on the DIWA research supersites – which span from the Tana River in the north to the Vantaanjoki River in the south. In addition, we cover other key themes such as DIWA’s digital services.

The webinar series is designed for all stakeholders and actors in the public, private and third sectors involved in or interested in water management.

The List of upcoming webinars: Please view the full list in Finnish above. At least webinars on 6.2. and 27.2. will have presentations also in English.

The first webinar on Friday, 16th of January, will introduce the DIWA supersites and the highly accurate watercourse network data available for these locations (In Finnish).

More specific presentation topics for future webinars will be announced later. No pre-registration required for the webinars.

Meeting links will be shared on the DIWA Webinar Series webpage:

19.12.2025

Share the Post:

Related Posts

Phd Pilot blog Mikhail Sandzhiev

What If Water Monitoring Didn’t Take Weeks? Bringing Field Measurements straight to the Map

Mikhail Sandzhiev, University of Eastern Finland, misandzh@uef.fi Water quality monitoring is essential for protecting ecosystems and human health, though the path from sampling to actionable information is often slow. In this blog, I explore how portable field measurements, automated data processing, and GIS mapping can be combined into a single

Doctoral researcher Simo Ylönen

Chaos management for hydrological datasets

Simo Ylönen, University of Oulu, simo.ylonen@oulu.fi Collecting hydrological data is hard – Trusting it is even harder. We, researchers, spend a great deal of time collecting, analyzing, and modelling our datasets. Equally, much thought goes into planning the measurements themselves: is this gauging point the right place to represent a