A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, nos dias 1 e 2 de janeiro de 2026, aponta para condições de instabilidade, com possibilidade de chuvas leves. Esta análise é consolidada a partir de um conjunto de modelos meteorológicos.
Previsão do Tempo para Quinta-feira, 1 de Janeiro de 2026
Para esta quinta-feira, 1º de janeiro, é esperado um chuvisco leve em Guanambi. As temperaturas devem variar entre 22.5°C e 34.3°C, com ventos que podem atingir rajadas de até 26 km/h.
A umidade relativa do ar deve oscilar entre 39% e 87%. Há uma probabilidade de 44% de ocorrência de chuva, com um volume estimado em 2.6 mm ao longo do dia.
Em contraponto, o INMET prevê um cenário de muitas nuvens com chuva isolada pela manhã. A tarde deve apresentar muitas nuvens, enquanto a noite pode ter poucas nuvens, divergindo da expectativa de chuvisco leve.
Previsão do Tempo para Sexta-feira, 2 de Janeiro de 2026
Na sexta-feira, 2 de janeiro, são esperadas pancadas leves de chuva. As temperaturas devem ficar entre 22.6°C e 32.4°C, e as rajadas de vento podem chegar a 25 km/h.
A umidade do ar deve variar entre 48% e 91%, com uma probabilidade de 59% de chuva e um volume previsto de 8.0 mm.
O INMET, por sua vez, indica céu encoberto com chuvisco pela manhã. A tarde e a noite devem permanecer encobertas, sugerindo uma condição mais persistente de nebulosidade.
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.