Guanambi, na Bahia, deve enfrentar condições de instabilidade climática nesta quarta-feira, 17 de dezembro, e na quinta-feira, 18 de dezembro. A previsão é baseada na análise de múltiplos modelos meteorológicos, indicando um cenário de incertezas.
Previsão para Quarta-feira, 17 de dezembro de 2025
Para esta quarta-feira, é esperado chuvisco leve em Guanambi. As temperaturas devem variar entre 22.1°C e 30.3°C, com ventos que podem atingir rajadas de até 20 km/h. A umidade relativa do ar provavelmente ficará entre 52% e 89%.
A probabilidade de precipitação é de 32%, com um volume estimado em 1.1 mm. Contudo, o INMET diverge, prevendo muitas nuvens com possibilidade de chuva isolada durante todo o dia, e temperaturas entre 19°C e 33°C, com umidade de 40% a 90%.
O modelo europeu (ECMWF) sugere temperaturas entre 21.0°C e 31.9°C, com rajadas de vento de até 22 km/h e 27% de chance de chuva (0.2 mm). Já o modelo americano (GFS) indica temperaturas de 20.9°C a 29.6°C, rajadas de até 15 km/h e 42% de probabilidade de 1.3 mm de chuva.
Previsão para Quinta-feira, 18 de dezembro de 2025
Na quinta-feira, o tempo deve permanecer nublado em Guanambi. As temperaturas são esperadas entre 22.0°C e 31.1°C. Os ventos podem apresentar rajadas mais fortes, de até 32 km/h, e a umidade do ar deve variar de 45% a 89%.
A probabilidade de chuva é de 36%, com um volume previsto de 0.3 mm. O INMET, por sua vez, aponta para um dia encoberto pela manhã e noite, e nublado à tarde, com temperaturas entre 17°C e 33°C, e umidade de 40% a 90%.
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.