A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, neste sábado, 3 de janeiro de 2026, e domingo, 4 de janeiro de 2026, indica a provável ocorrência de chuvas. Diversos modelos meteorológicos apontam para condições de instabilidade ao longo do fim de semana.
Sábado, 3 de janeiro de 2026
Para este sábado, espera-se a ocorrência de pancadas de chuva moderadas em Guanambi. A temperatura máxima deve atingir 29.5°C, enquanto a mínima pode chegar a 22.2°C. A umidade relativa do ar deve variar entre 61% e 95%.
O acúmulo de chuva previsto é de 12.4 mm, com uma probabilidade de 83%. Os ventos devem soprar entre 1 e 15 km/h, com rajadas que podem alcançar 30 km/h, contribuindo para a sensação de instabilidade.
O Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet) diverge ligeiramente, prevendo muitas nuvens com chuva isolada pela manhã e à noite, e pancadas de chuva com trovoadas isoladas à tarde. As temperaturas do Inmet são um pouco mais elevadas, entre 21°C e 31°C.
Domingo, 4 de janeiro de 2026
No domingo, 4 de janeiro, a previsão indica pancadas de chuva leves. As temperaturas devem variar entre 21.5°C e 29.2°C. A probabilidade de chuva é de 87%, com um acúmulo previsto de 10.8 mm.
O Inmet, por sua vez, aponta para um dia encoberto com chuvisco pela manhã, chuva isolada à tarde e pancadas de chuva com trovoadas isoladas à noite. As temperaturas mínimas e máximas do Inmet são de 19°C e 32°C, respectivamente.
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.