A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica um cenário de céu predominantemente nublado e temperaturas elevadas para os dias 14 e 15 de novembro. A probabilidade de chuva permanece baixa, conforme a consolidação de diversos modelos meteorológicos.
Previsão Detalhada para Guanambi
Sexta-feira, 14 de Novembro de 2025
Para a sexta-feira, 14 de novembro, Guanambi deve registrar céu nublado. As temperaturas podem variar entre 20.4°C e 32.0°C. O vento é esperado entre 11 e 23 km/h, com rajadas que podem atingir 46 km/h, predominantemente de leste.
A umidade relativa do ar deve oscilar entre 31% e 79%, e a probabilidade de chuva é de 0%. Contudo, o Inmet diverge ligeiramente, indicando poucas nuvens ao longo do dia, com ventos moderados e temperaturas entre 17°C e 32°C.
Modelos como o ECMWF preveem temperaturas entre 20.6°C e 31.5°C, com rajadas de vento de até 41 km/h. Já o GFS aponta para mínimas de 19.9°C e máximas de 32.7°C, com rajadas de até 54 km/h, ambos sem previsão de chuva.
Sábado, 15 de Novembro de 2025
No sábado, 15 de novembro, a previsão aponta para um dia nublado, com temperaturas que podem alcançar 33.5°C. O vento deve variar entre 13 e 27 km/h, com rajadas que podem chegar a 52 km/h, também de leste.
A umidade deve ficar entre 28% e 73%, e a chance de chuva é nula. O Inmet, por sua vez, prevê céu nublado pela manhã e claro à tarde e noite, com ventos moderados e temperaturas entre 18°C e 33°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 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.