38. 2020.7.21 北京大学，“龙卷风灾害调查”专题讲座

   “我国几次龙卷风灾调回顾” 灾害调查报告1_孟智勇.pdf

   “如何开展龙卷灾害调查”灾害调查报告2_白兰强.pdf

37. 2020.5.23 复旦大学,  “我国热带气旋龙卷及超级单体特征研究”

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36. 2020.5.21 南京信息工程大学，“低空急流对华南暖区暴雨发生发展的影响研究”

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35. 2019.11 北京大学，“雷达识天气”

34. 2019.10 北京大学，“雷达识天气”

33. 2019.4 南京信息工程大学。“我国登陆热带气旋环境下的龙卷及超级单体特征分析”

32. 2019.4 香港科技大学，“Warm-Sector Heavy Rainfall in South China and its Predictability: A Low-Level-Jet Perspective”

31. 2019.1 Pensylvania State University, “Warm-Sector Heavy Rainfall in South China and its Predictability: A Low-Level-Jet Perspective”

30. 2018.5 内蒙古气象局,“强对流天气的发生发展和可预报性”

29. 2018.4 南京大学，“我国登陆热带气旋环境下的龙卷及超级单体特征分析”

28. 2017.5 南京大学，“热带气旋中的龙卷和超级单体”

27. 2017.3 北京大学，“雷达看云识天”

26. 2017.3 中国台湾大学，“强对流风灾现场调查和雷达观测分析”

25. 2017.1 宿迁中学，“龙卷风与台风”

24. 2016.8 北京首都机场气象台，“我国东部飑线的时空分布、结构和可预报性研究”

23. 2016.8 深圳气象局，“Squall Lines in East China: The Climatology, Structure and Predictability”

22. 2016.6 北京大学师范大学，“强对流天气风灾现场调查”

21. 2015.8 Columbia University,  “A High-Impact Extreme Weather Event: The Record-breaking Heavy Rainfall and Tornado on 21 July 2012 in Beijing, China"

20. 2014.12 广东省气象局，“飑线触发的观测和数值模拟”

19. 2014.8  National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) of USA,  “How effective could targeting observation be for mesoscale weather system?”

18. 2013.11 广东热带气象研究所，“The Damage Survey and Radar Analyses on the Historic First Tornado in Beijing on 21 July 2012”

17. 2013.11 中山大学，“Squall Lines in East China: The Climatology, Structure and Predictability”

16. 2013.4 广东省气象局，“影响广东的飑线结构和可预报性研究”

15. 2013.4 北京大学物理学院大气与海洋科学系，“General features of squall lines in East China”

14. 2013.3 中国气象科学研究院，“中国东部飑线基本特征研究”

13. 2013.1 中国文化大学，“The structure and predictability of a squall line in South China”

12. 2013.1 台湾大学，“Squall lines in East China”

11. 2012.10 国家气象中心，“我国飑线的统计分析和数值模拟”

10. 2012.3 国家气象中心，“An introduction to ensemble Kalman filter and its application in radar data assimilation for landfalling tropical cyclone”

9. 2011.8 中央大学，“台前飑线的统计特征和数值模拟”

8. 2011.6 中国科学院大气物理研究所，“我国飑线的统计特征和数值模拟”

7. 2010.3 美国宾夕法尼亚州立大学气象系，“Severe weather over China: Squall lines and typhoon-caused heavy rainfall”

6. 2009.9 北京大学物理学院大气科学系，“Application of ensemble Kalman filter to mesoscale data assimilation”

5. 2009.8 广东省气象局，“An analysis on the squall line of 23–24 April 2007 in Guangdong”

4. 2008.11 韩国延世大学，“Tests of an ensemble Kalman filter for mesoscale data assimilation”

3. 2008.8 云南省玉溪市气象局，“集合Kalman滤波资料同化在中尺度天气中的应用”

2. 2005.8 北京大学大气科学系，“Ensemble Kalman filter and applications in mesoscale data assimilation”

1.   2005.1 中国气象科学研究院，“Performance of an ensemble based mesoscale data assimilation system”