A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica um cenário de instabilidade para os próximos dias. Há uma expectativa de chuvas e temperaturas amenas, conforme a análise conjunta de diversos modelos meteorológicos.
Sábado, 31 de janeiro de 2026
Para este sábado, 31 de janeiro, é provável que Guanambi registre chuviscos intensos ao longo do dia. As temperaturas devem variar entre 21.3°C e 32.2°C, com ventos predominantemente fracos, entre 1 e 10 km/h, e rajadas de até 24 km/h.
A umidade relativa do ar pode atingir níveis elevados, variando entre 46% e 93%. Há uma probabilidade de 74% de chuva, com um volume esperado de 6.5 mm. O modelo europeu (ECMWF) prevê 14.0 mm de chuva, enquanto o americano (GFS) indica 4.4 mm.
O INMET diverge um pouco, prevendo temperaturas entre 22°C e 36°C, com umidade entre 30% e 90%. O instituto aponta para uma manhã com poucas nuvens, tarde com muitas nuvens e possibilidade de chuva isolada, e noite com pancadas de chuva e possível queda de granizo.
Domingo, 1 de fevereiro de 2026
No domingo, 1 de fevereiro, são esperadas pancadas de chuva moderadas em Guanambi. As temperaturas devem apresentar um leve declínio em relação ao sábado, mantendo-se entre 21.8°C e 29.4°C.
A umidade do ar deve permanecer alta, variando entre 62% e 95%. Há uma probabilidade de 82% de chuva, com um volume esperado de 12.4 mm. O INMET prevê temperaturas entre 22°C e 31°C, com manhã e noite encobertas com chuvisco, e tarde encoberta.
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.