A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica um cenário de instabilidade para os próximos dias. Modelos meteorológicos apontam para a ocorrência de chuviscos e nebulosidade, especialmente no sábado, 29 de novembro.
Previsão Detalhada: Sábado, 29 de novembro
Para este sábado, 29 de novembro, Guanambi deve registrar chuvisco leve. As temperaturas podem variar entre 21.4°C e 30.7°C, com ventos moderados, que devem atingir rajadas de até 24 km/h.
A umidade relativa do ar é esperada em níveis elevados, entre 49% e 89%. Há uma probabilidade considerável de precipitação, estimada em 55%, com um volume de 0.6 mm de chuva.
Em contraponto, o Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet) prevê um cenário mais chuvoso. Para a manhã, são esperadas muitas nuvens com pancadas de chuva e trovoadas isoladas. À tarde, a previsão é de muitas nuvens com chuva isolada, e à noite, muitas nuvens.
Previsão Sucinta: Domingo, 30 de novembro
O domingo, 30 de novembro, deve ser predominantemente nublado em Guanambi. As temperaturas podem oscilar entre 21.1°C e 32.3°C, com ventos que podem apresentar rajadas mais fortes, de até 27 km/h.
A umidade do ar deve permanecer elevada, entre 44% e 91%. A probabilidade de chuva é menor que no sábado, estimada em 40%, com um volume de 0.1 mm.
O Inmet, por sua vez, prevê manhã nublada com chuvisco. Tanto a tarde quanto a noite devem permanecer encobertas, indicando um dia com pouca abertura de sol.
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.