A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica que a terça-feira, 13 de janeiro de 2026, e a quarta-feira, 14 de janeiro de 2026, devem apresentar condições de tempo predominantemente nublado. Esta análise é consolidada a partir de diversos modelos meteorológicos.
Terça-feira, 13 de janeiro de 2026
Para esta terça-feira, espera-se um dia com céu predominantemente nublado. A previsão consolidada sugere baixa probabilidade de chuva, com apenas 6% de chance e 0.0 mm previstos.
Contrariando a previsão consolidada, o Inmet aponta para a possibilidade de chuva isolada durante a tarde e a noite. As temperaturas devem variar entre 21.3°C (mínima) e 32.1°C (máxima).
Os ventos podem soprar entre 8 e 19 km/h, com rajadas que podem atingir até 41 km/h. A umidade relativa do ar deve oscilar entre 37% e 84% ao longo do dia.
Quarta-feira, 14 de janeiro de 2026
A quarta-feira deve manter o padrão de tempo nublado, com uma probabilidade de chuva ainda menor, de apenas 3%. A previsão consolidada não indica precipitação para este dia.
O Inmet, por sua vez, prevê céu claro à noite, após períodos de muitas nuvens. As temperaturas devem ser semelhantes às do dia anterior, com mínima de 21.2°C e máxima de 32.1°C.
Os ventos podem ser um pouco mais intensos, variando entre 10 e 25 km/h, com rajadas que podem chegar a 47 km/h. A umidade deve ficar entre 34% e 79%.
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.