A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica que a quinta-feira, 13 de novembro de 2025, e a sexta-feira, 14 de novembro de 2025, devem apresentar condições predominantemente nubladas. Esta análise é consolidada a partir da avaliação de diversos modelos meteorológicos.
Previsão para Quinta-feira, 13 de Novembro de 2025
Para esta quinta-feira, Guanambi deve registrar um dia com céu nublado, temperaturas amenas e ventos moderados. A probabilidade de chuva é baixa, sugerindo um dia seco na região.
As temperaturas esperadas variam entre 19.7°C (mínima) e 29.5°C (máxima). Os ventos devem soprar entre 12 e 23 km/h, com rajadas que podem atingir até 48 km/h, predominantemente de leste.
A umidade relativa do ar deve oscilar entre 43% e 78%. A chance de chuva é de apenas 4%, com volume previsto de 0.0 mm. Contudo, o INMET aponta para poucas nuvens pela manhã e muitas nuvens à tarde e noite, divergindo da previsão de céu predominantemente nublado.
Previsão para Sexta-feira, 14 de Novembro de 2025
A sexta-feira em Guanambi deve manter o padrão de tempo nublado, com um leve aumento nas temperaturas máximas. Os ventos devem permanecer moderados e a probabilidade de chuva é mínima.
As temperaturas devem variar entre 20.8°C (mínima) e 32.0°C (máxima). Os ventos podem atingir entre 11 e 22 km/h, com rajadas de até 45 km/h, também de leste. A umidade deve ficar entre 31% e 78%, com apenas 1% de chance de chuva.
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.