To model clouds in the mesoscale a 3D nonhydrostatic numerical model - GESIMA - was used, with a new cloud scheme which includes a quasispectral treatment of 6 different bulk water species ( water vapor, cloud water, rain, ice, snow, graupel) . lt allows to predict the distribution parameters since the number concentration and the mass mixing ratio were prognosed. So it is possible to vary the average particle masses ( diameters) in time which gives more realistic results. According to measurements two different distribution functions (log-normal for rain and cloud water and Marshall-Palmer for solid water classes) were used to describe the different water species. The cloud model is tested in a simulation of a mesoscale snowfall event over the southern Baltic Sea. / Für die mesoskalige Simulation von Wolken wurde ein nichthydrostatisches numerisches 3D-Modell - GESIMA - benutzt, in dem ein neuer Wolkenmodul mit quasispektraler Behandlung 6 verschiedener Wolkenteilchenklassen (Wasserdampf, Wolkenwasser, Regen, Eis, Schnee, Graupel) implementiert wurde. Es erlaubt die Vorhersage der Verteilungsparameter, da sowohl die Teilchenzahlkonzentration als auch das Massenmischungsverhältnis prognostiziert werden. Damit ist es möglich auch die mittlere Masse (Durchmesser) einer Teilchensorte zeitlich zu variieren, was zu realistischeren Resultaten führt. In Übereinstimmung mit Messungen wurden 2 verschiedene Verteilungsfunktionen zur Beschreibung für die verschiedenen Teilchenklassen (log-normal für Wolkenwasser und Regen und Marshall-Palmer für Schnee und Graupel) benutzt. Das Wolkenmodell wurde in einer Simulation eines mesoskaligen Schneefallereignisses über der südwestlichen Ostsee getestet.