A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, nos dias 27 e 28 de janeiro de 2026, indica condições de parcialmente nublado a nublado, com possibilidade de chuvas leves. Esta análise é baseada em uma compilação de diferentes modelos meteorológicos.
Terça-feira, 27 de janeiro de 2026
Para esta terça-feira, 27 de janeiro, é esperado um dia predominantemente parcialmente nublado em Guanambi. As temperaturas devem oscilar entre 21.3°C e 32.3°C, com ventos que podem atingir rajadas de até 45 km/h.
A umidade relativa do ar deve variar entre 36% e 82%. Há uma probabilidade de 38% de ocorrência de chuva, com um volume estimado em 0.7 mm em um período de 3 horas.
É importante notar que o Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet) prevê poucas nuvens para o dia, divergindo da previsão consolidada que aponta para um cenário parcialmente nublado com chance de chuva.
Quarta-feira, 28 de janeiro de 2026
Na quarta-feira, 28 de janeiro, a previsão aponta para um céu predominantemente nublado. As temperaturas devem se manter entre 21.9°C e 32.6°C, com ventos que podem alcançar rajadas de até 45 km/h.
A umidade do ar deve variar entre 39% e 81%. Existe uma probabilidade de 51% de chuva, com um volume estimado de 0.4 mm em 2 horas. O Inmet indica muitas nuvens pela manhã, encoberto à tarde e nublado à noite.
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.