A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica a possibilidade de chuvas leves e pancadas moderadas entre quinta-feira, 29 de janeiro, e sexta-feira, 30 de janeiro. Esta análise é consolidada a partir de diferentes modelos meteorológicos, buscando oferecer uma perspectiva abrangente.
Previsão para Quinta-feira, 29 de Janeiro de 2026
Para esta quinta-feira, 29 de janeiro de 2026, é esperado um chuvisco leve em Guanambi. As temperaturas devem variar entre 21.3°C e 31.3°C, com ventos que podem ser moderados, atingindo rajadas de até 33 km/h. A umidade relativa do ar deve oscilar entre 44% e 85%.
A probabilidade de chuva é de 47%, com um volume previsto de 0.1 mm em uma hora. Contudo, o INMET diverge, indicando muitas nuvens pela manhã e noite, e poucas nuvens à tarde, sem menção explícita a chuviscos, com temperaturas entre 20°C e 33°C.
Previsão para Sexta-feira, 30 de Janeiro de 2026
Na sexta-feira, 30 de janeiro de 2026, é provável a ocorrência de pancadas moderadas de chuva em Guanambi. As temperaturas devem permanecer elevadas, com mínima de 21.2°C e máxima de 32.0°C. Os ventos são esperados como suaves a moderados, com rajadas de até 28 km/h.
A probabilidade de chuva é de 71%, com um volume previsto de 3.9 mm em cinco horas. O INMET, por sua vez, prevê céu encoberto com chuvisco pela manhã e noite, e apenas encoberto à tarde, com temperaturas entre 21°C e 32°C.
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.