Guanambi, na Bahia, pode registrar chuviscos leves e temperaturas variadas neste fim de semana, conforme indicam diferentes modelos meteorológicos. A previsão aponta para um sábado com maior probabilidade de precipitação e ventos moderados, enquanto o domingo deve manter condições semelhantes, mas com menor volume de chuva.
Sábado, 25 de abril de 2026
Para este sábado, 25 de abril, é esperado chuvisco leve em Guanambi. As temperaturas devem oscilar entre 22.1°C e 30.8°C. Os ventos podem variar entre 9 e 17 km/h, com rajadas que podem atingir até 36 km/h, predominantemente de leste-sudeste.
A umidade relativa do ar deve ficar entre 44% e 78%. Há uma probabilidade de 37% de chuvisco leve, com um volume estimado de 0.4 mm em aproximadamente duas horas. O Inmet, por sua vez, prevê muitas nuvens com possibilidade de chuva isolada pela manhã, e muitas nuvens à tarde e à noite, com temperaturas entre 19°C e 28°C.
Domingo, 26 de abril de 2026
No domingo, 26 de abril, a previsão indica a possibilidade de chuvisco leve para a região de Guanambi. As temperaturas máximas podem alcançar 32.3°C, e as mínimas devem ser de 21.5°C. Os ventos devem soprar entre 7 e 16 km/h, com rajadas que podem chegar a 35 km/h, também de leste-sudeste.
A umidade deve variar entre 37% e 86%. A probabilidade de chuvisco leve é de 37%, com um volume menor, de 0.1 mm, em cerca de uma hora. O Inmet diverge, prevendo céu nublado durante todo o dia, com temperaturas entre 19°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 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.