A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica instabilidade para este sábado, 21 de fevereiro de 2026, e domingo, 22 de fevereiro de 2026. Espera-se pancadas de chuva leves no sábado e chuvisco moderado no domingo, conforme a análise de diversos modelos meteorológicos.
Previsão Detalhada para Sábado, 21 de Fevereiro de 2026
Para este sábado, Guanambi deve registrar pancadas de chuva leves ao longo do dia. A temperatura média prevista é de 24.1°C, com ventos predominantemente fracos, variando entre 1 e 16 km/h, com rajadas que podem atingir até 26 km/h.
A umidade do ar deve oscilar entre 59% e 97%. É provável um acúmulo de 4.5 mm de chuva, com 84% de probabilidade e duração estimada de 9 horas. A temperatura mínima esperada é de 20.6°C e a máxima de 28.4°C.
Em contraponto, o Inmet indica muitas nuvens com pancadas de chuva e trovoadas isoladas pela manhã e noite, e possibilidade de chuva isolada à tarde. As temperaturas do Inmet são mais elevadas, com mínima de 21°C e máxima de 33°C.
Previsão para Domingo, 22 de Fevereiro de 2026
No domingo, a previsão aponta para chuvisco moderado em Guanambi. A temperatura média deve permanecer em torno de 24.1°C, com ventos mais amenos, entre 1 e 11 km/h, e rajadas que podem chegar a 23 km/h.
A umidade deve variar entre 62% e 95%. É esperado um acúmulo de 10.6 mm de chuva, com 83% de probabilidade e duração de 12 horas. A temperatura mínima prevista é de 21.1°C e a máxima de 28.3°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 fontes 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.