Se estudia un modelo numérico de nube cumulus. Es unidimensional y dependiente del tiempo e incluye una parametrización de los procesos microfísicos suficientemente extensa como para tratar la formación, crecimiento y precipitación de granizo y lluvia. Se muestran experimentos numéricos que se han hecho para analizar las respuestas del modelo a sus diferentes opciones de funcionamiento y también para tratar de adecuar sus resultados a las tormentas convectivas severas producidas en la zona norte de la provincia de Mendoza, para lo cual se trabaja con un caso tínico. Se comparan los resultados con los obtenidos por un modelo estacionario que se usa operativamente en el Programa Nacional de Lucha Antigranizo, llegándose a las siguientes conclusiones: 1) Debido a su mejor representación del desarrollo de la nube, el modelo dependiente del tiempo tiene considerables ventajas cuando se usa como herramienta para la investigación en física de nubes. 2) En lo que concierne al uso operativo con propósitos de pronóstico, aunque indudablemente, constituye un avance respecto al modelo estacionario, éste no es tan importante.A numerical model of cumulus cloud is studied. It is one-dimensional and time-dependent and includes a parameterization of microphysical processes which is enough extensive as to deal with rain and hail formation, growth, and subsequent precipitation. Some numerical experiments are shown. They have been done In order to analyse the model's response to its different working options and hlso to try to adequate its results to the severe cdhvective storms produced in the North zone of the province of Mendoza. One, typical case la used for this purpose. The results are compared with those obtained by a stationary state model which is currently used in the field work of the National Hail Suppression Programme, arriving at the following conclusions: 1) Owing to its better representativeness of the cloud developement, the time-dependent model has considerable advantages when used as a tool for cloud Physics research. 2) Altough it is an improvement over the steady-state model, this is not so important for purposes of forecasting.Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas