Guanambi, na Bahia, deve registrar tempo estável nos próximos dias, com céu variando entre limpo e parcialmente nublado. As temperaturas devem permanecer elevadas, e a probabilidade de chuva é praticamente nula, conforme indicam os principais modelos meteorológicos.
Quarta-feira, 29 de abril de 2026
Para esta quarta-feira, 29 de abril, a previsão aponta para um dia de céu predominantemente limpo em Guanambi. As temperaturas devem oscilar entre 20.2°C e 32.3°C, com ventos moderados a fortes, podendo atingir rajadas de até 45 km/h, predominantemente de leste.
A umidade relativa do ar deve variar entre 30% e 78%. A probabilidade de chuva é de 0%, indicando um dia seco. O modelo GFS, por exemplo, prevê uma máxima ligeiramente superior, de 33.5°C, enquanto o INMET indica poucas nuvens e temperaturas entre 18°C e 32°C.
Quinta-feira, 30 de abril de 2026
Na quinta-feira, 30 de abril, Guanambi deve apresentar céu parcialmente nublado. As temperaturas esperadas variam entre 20.0°C e 31.3°C. Os ventos, predominantemente de leste-sudeste, podem registrar rajadas de até 47 km/h.
A umidade do ar deve ficar entre 33% e 82%, e a probabilidade de chuva permanece em 0%. O INMET diverge ligeiramente, prevendo poucas nuvens pela manhã e tarde, com céu claro à noite, e temperaturas entre 19°C e 31°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.