A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica um cenário de céu predominantemente nublado para a segunda-feira, 3 de novembro de 2025. As temperaturas devem permanecer elevadas, com pouca chance de chuva, conforme a análise de diversos modelos meteorológicos.
Para o dia 3 de novembro, espera-se que as temperaturas variem entre 22.2°C e 35.4°C. Os ventos podem atingir velocidades de 2 a 20 km/h, com rajadas que, ocasionalmente, podem chegar a 42 km/h. A umidade relativa do ar deve oscilar entre 24% e 65%.
A probabilidade de chuva para esta segunda-feira é baixa, estimada em 11%, com um volume de precipitação que não deve ultrapassar 0.1 mm. Apesar do céu nublado, a expectativa é de um dia seco e quente na região.
Previsão para 4 de novembro de 2025
Na terça-feira, 4 de novembro, o tempo em Guanambi deve continuar com céu nublado, mas com uma provável elevação na chance de chuva. As temperaturas podem variar entre 24.0°C e 35.6°C, mantendo o calor na cidade.
Os ventos devem apresentar velocidades entre 2 e 17 km/h, com rajadas que podem alcançar 33 km/h. A umidade relativa do ar pode variar entre 29% e 71%. A probabilidade de chuva é maior, estimada em 40%, com precipitação de 2.7 mm.
Veja a previsão completa para os próximos dias em Guanambi, com dados dos principais modelos.
Mapa de estações meteorológicas e alertas Inmet
Veja as condições observadas nas estações meteorológicas do Inmet mais próximas e se há alertas vigentes para Guanambi.
Previsão do tempo na Windy para Guanambi
Compare a previsão do tempo de fortes diversas para Guanambi no mapa do aplicativo Windy.com
Como é apurada a previsão do tempo
A previsão do tempo divulgada pela Agência Sertão é feita baseado em vários modelos globais, como GFS (NOAA) e o ECMWF, além de dados do Inmet e outros serviços meteorológicos em vários países. Esses dados são ajustados por meio de técnicas de ensemble e algoritmos avançados, que fundem saídas de diversos modelos para selecionar a previsão mais precisa para cada região.
Essa abordagem permite adaptar as previsões às condições locais, resultando em maior confiabilidade, especialmente no curto prazo — com precisão até 50% superior em relação a modelos tradicionais. O sistema realiza atualizações frequentes, com previsões refinadas em intervalos de até 15 minutos em aplicações hiper-locais.