Vitória da Conquista, na Bahia, deve registrar instabilidade climática nesta segunda-feira, 5 de janeiro, e na terça-feira, 6 de janeiro. A previsão, baseada em múltiplos modelos meteorológicos, aponta para a possibilidade de chuvas em ambos os dias, com variações nas condições esperadas.
Previsão para Segunda-feira, 5 de Janeiro
Para esta segunda-feira, 5 de janeiro, a expectativa é de pancadas leves de chuva, com maior probabilidade de ocorrência ao longo do dia. As temperaturas devem variar entre 18.9°C e 26.2°C, com ventos moderados.
A umidade relativa do ar pode oscilar entre 68% e 96%. É esperado um acúmulo de chuva de 13.9 mm, com 86% de probabilidade de ocorrência, indicando um dia úmido na região.
O Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet), por sua vez, prevê muitas nuvens com pancadas de chuva e trovoadas isoladas durante a manhã, tarde e noite. Há uma divergência na temperatura máxima, com o Inmet indicando até 30°C, enquanto outros modelos apontam para 26.2°C.
Previsão para Terça-feira, 6 de Janeiro
Na terça-feira, 6 de janeiro, Vitória da Conquista pode ter chuvisco moderado. As temperaturas devem ficar entre 18.1°C e 26.1°C, com ventos que podem atingir rajadas de até 35 km/h. A umidade deve variar entre 63% e 96%.
O Inmet, por sua vez, projeta céu encoberto com chuvisco pela manhã, e céu encoberto durante a tarde e noite. A temperatura mínima prevista pelo Inmet é de 14°C, significativamente mais baixa que a média dos outros modelos, que indicam 18.1°C.
Veja a previsão completa para os próximos dias em Vitória da Conquista, 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 Vitória da Conquista.
Previsão do tempo na Windy para Vitória da Conquista
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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.