A previsão do tempo para Salvador, Bahia, nos dias 29 e 30 de janeiro de 2026, indica condições de instabilidade. Há possibilidade de chuviscos e o céu deve permanecer predominantemente nublado, conforme análise de um conjunto de modelos meteorológicos.
Previsão Detalhada para 29 de Janeiro de 2026
Para esta quinta-feira, 29 de janeiro, é esperado chuvisco leve em Salvador. A temperatura média deve girar em torno de 26.5°C, com ventos moderados. A umidade relativa do ar pode variar entre 70% e 83%.
A probabilidade de chuva é de 72%, com um volume estimado de 0.7 mm em 6 horas. Os ventos devem soprar entre 7 e 18 km/h, com rajadas que podem atingir até 27 km/h, predominantemente da direção de 115°.
As temperaturas mínimas devem ficar em torno de 24.9°C e as máximas podem chegar a 27.6°C. O Inmet, por sua vez, aponta para muitas nuvens durante todo o dia, com mínimas de 23°C e máximas de 31°C, e ventos fracos.
Previsão para 30 de Janeiro de 2026
Na sexta-feira, 30 de janeiro, o tempo deve permanecer nublado na capital baiana. A temperatura média prevista é de 26.9°C. Os ventos podem apresentar rajadas mais fortes, variando entre 3 e 23 km/h, com picos de até 34 km/h.
A umidade deve oscilar entre 67% e 86%. A probabilidade de chuva é de 63%, com um volume estimado de 0.2 mm em 2 horas. O Inmet prevê céu nublado pela manhã e tarde, e encoberto à noite, com mínimas de 23°C e máximas de 32°C.
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.