Guanambi, Bahia, deve experimentar um fim de semana e início de semana com predomínio de céu nublado e temperaturas elevadas. A probabilidade de chuva permanece baixa, com ventos moderados, conforme indicam os modelos meteorológicos para os dias 10 e 11 de maio de 2026.
Previsão para Domingo, 10 de Maio de 2026
Para este domingo, 10 de maio, a cidade de Guanambi deve registrar céu nublado. As temperaturas esperadas variam entre 19.9°C e 31.6°C, indicando um dia quente. O Inmet, contudo, prevê um cenário mais ameno, com máxima de 22°C e mínima de 19°C, e poucas nuvens.
Os ventos podem soprar entre 7 e 19 km/h, com rajadas que, ocasionalmente, podem atingir até 40 km/h. A umidade relativa do ar deve oscilar entre 28% e 82% ao longo do dia. A probabilidade de chuva é praticamente nula, mantendo o tempo seco.
Previsão para Segunda-feira, 11 de Maio de 2026
Na segunda-feira, 11 de maio, o tempo em Guanambi deve seguir com céu nublado. As temperaturas podem apresentar uma ligeira elevação, com a máxima atingindo 32.8°C e a mínima em torno de 19.2°C. O Inmet sugere um dia com céu claro pela manhã, muitas nuvens à tarde e nublado à noite, com temperaturas entre 18°C e 32°C.
Os ventos devem permanecer moderados, entre 7 e 16 km/h, com rajadas que podem chegar a 34 km/h. A umidade do ar pode variar entre 27% e 86%. Assim como no domingo, a chance de chuva é considerada muito baixa.
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.