A cidade de Guanambi, na Bahia, deve registrar chuvas nos dias 1 e 2 de dezembro, variando entre chuvisco moderado e leve. As temperaturas tendem a permanecer elevadas, e a umidade relativa do ar pode oscilar. Esta projeção é baseada na análise de diversos modelos meteorológicos.
Previsão para 1º de Dezembro de 2025
Para a segunda-feira, 1º de dezembro, é esperado chuvisco moderado em Guanambi. As temperaturas devem variar entre 21.4°C e 32.6°C. Há uma probabilidade de 69% de ocorrência de chuva, com um volume estimado de 3.3 mm.
Os ventos podem soprar entre 1 e 17 km/h, com rajadas que podem atingir até 26 km/h. A umidade relativa do ar deve variar significativamente, ficando entre 44% e 90% ao longo do dia.
Em contraponto, o Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet) indica para este dia muitas nuvens com possibilidade de chuva isolada. Embora haja divergência na intensidade, a ocorrência de precipitação é um consenso entre os modelos.
Previsão para 2 de Dezembro de 2025
Na terça-feira, 2 de dezembro, a previsão aponta para chuvisco leve em Guanambi. As temperaturas devem se manter elevadas, com mínima de 22.2°C e máxima de 32.7°C. A probabilidade de chuva é de 55%, com 1.6 mm esperados.
Os ventos podem ser mais brandos, entre 1 e 11 km/h, com rajadas de até 22 km/h. A umidade relativa do ar deve oscilar entre 42% e 89%. O Inmet prevê céu encoberto com chuvisco pela manhã e encoberto à tarde e noite.
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.