A previsão do tempo para Salvador, Bahia, nos dias 12 e 13 de janeiro, indica a possibilidade de chuvisco leve. Esta análise é consolidada a partir de diversos modelos meteorológicos, apontando para condições de instabilidade.
Previsão para Segunda-feira, 12 de Janeiro de 2026
Para esta segunda-feira, 12 de janeiro de 2026, Salvador deve registrar chuvisco leve. As temperaturas devem permanecer amenas, com ventos moderados e umidade relativa do ar elevada, sugerindo um dia com nebulosidade.
A temperatura mínima esperada é de 24.9°C, enquanto a máxima pode atingir 28.6°C. Os ventos devem variar entre 5 e 22 km/h, com rajadas que podem chegar a 36 km/h. A umidade deve ficar entre 66% e 84%.
A probabilidade de chuva é de 52%, com um volume estimado em 0.7 mm. Contudo, o modelo GFS diverge, indicando uma probabilidade de chuva menor, de apenas 16%, e temperaturas ligeiramente mais elevadas na mínima.
Previsão para Terça-feira, 13 de Janeiro de 2026
Na terça-feira, 13 de janeiro de 2026, é provável que o chuvisco leve persista em Salvador. As temperaturas e os ventos devem ser similares aos do dia anterior, com umidade elevada e chance de precipitação.
A temperatura mínima prevista é de 24.8°C e a máxima de 28.6°C. Os ventos podem variar entre 11 e 23 km/h, com rajadas de até 36 km/h. A umidade deve oscilar entre 66% e 85%.
A probabilidade de chuva é de 47%, com volume estimado em 1.5 mm. O modelo GFS, no entanto, aponta para uma temperatura mínima mais alta, de 26.0°C, e uma probabilidade de chuva de 43%.
Veja a previsão completa para os próximos dias em Salvador, 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 Salvador.
Previsão do tempo na Windy para Salvador
Compare a previsão do tempo de fortes diversas para Salvador 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.