La composición mineralógica de las partículas de polvo en el aire es un parámetro importante pero a menudo descuidado para varios procesos fisicoquímicos, como la transferencia radiativa atmosférica y la bioquímica oceánica. Presentamos el desarrollo del módulo METAL-WRF para la simulación de la composición de los minerales del polvo desértico en aerosoles atmosféricos. El nuevo desarrollo se basa en el módulo de polvo GOCART-AFWA de WRF-Chem. Se ha implementado un nuevo esquema de deposición húmeda en el módulo de polvo junto con el esquema de deposición seca existente. El nuevo modelo incluye campos pronósticos separados para nueve (9) minerales: illita, caolinita, esmectita, calcita, cuarzo, feldespato, hematita, yeso y fósforo, derivados de la base de datos GMINER30 y también hierro derivado de la base de datos FERRUM30. Se presentan dos estudios de sensibilidad del modelo regional para eventos de polvo que ocurrieron en agosto y diciembre de 2017, que incluyen una comparación entre el modelo y las mediciones de composición elemental del polvo realizadas en el Atlántico Norte (en el Observatorio de Izaña, Isla de Tenerife) y en el este del Mediterráneo (en la estación de Agia Marina Xyliatos, Isla de Chipre). Los resultados indican el importante papel de los minerales del polvo, como aerosoles dominantes, para la mayor región del norte de África, el sur de Europa, el Atlántico Norte y el Medio Oriente, incluyendo las deposiciones secas y húmedas alejadas de las fuentes desérticas. En general, se encontró que METAL-WRF era capaz de reproducir las abundancias relativas de los diferentes minerales del polvo en la atmósfera. En particular, la concentración de hierro (Fe), que es un elemento importante para la bioquímica oceánica y la absorción solar, se modeló en buena concordancia con las mediciones correspondientes en el Observatorio de Izaña (22% de sobreestimación) y en el sitio de Agia Marina Xyliatos (4% de sobreestimación). Se pueden implementar desarrollos adicionales del modelo, incluyendo la implementación de conjuntos de datos mineralógicos de superficie más recientes, por ejemplo, de la misión satelital NASA-EMIT, para mejorar su precisión.