A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica dias de céu predominantemente nublado para esta quarta-feira, 18 de março, e quinta-feira, 19 de março de 2026. A análise, baseada em múltiplos modelos meteorológicos, sugere condições estáveis.
Quarta-feira, 18 de março de 2026
Para esta quarta-feira, é esperado um dia nublado em Guanambi. As temperaturas devem variar entre 20.4°C e 31.6°C. O vento pode soprar entre 2 e 9 km/h, com rajadas que podem atingir 19 km/h.
A umidade relativa do ar provavelmente ficará entre 42% e 87%. Há uma probabilidade de 11% de chuva, com um volume esperado de 0.0 mm. O Inmet, contudo, aponta para muitas nuvens com possibilidade de chuva isolada pela manhã, diferindo ligeiramente da previsão geral.
Os modelos ECMWF e GFS apresentam variações nas estimativas. O ECMWF prevê temperaturas entre 19.5°C e 31.0°C, com 16% de chance de chuva. Já o GFS indica mínimas de 22.9°C e máximas de 31.1°C, com apenas 3% de probabilidade de chuva.
Quinta-feira, 19 de março de 2026
Na quinta-feira, o tempo deve permanecer nublado. As temperaturas podem variar de 19.8°C a 32.2°C. O vento deve ser fraco, entre 1 e 8 km/h, com rajadas que podem chegar a 19 km/h.
A umidade é esperada entre 39% e 85%, com uma baixa probabilidade de chuva de 3%. O Inmet, por sua vez, prevê céu nublado pela manhã e à noite, com um período de céu claro à tarde, o que diverge da previsão de tempo predominantemente nublado.
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.