A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica um período de instabilidade, com a possibilidade de chuvas nos dias 10 e 11 de fevereiro de 2026. As informações são consolidadas a partir de diferentes modelos meteorológicos, apresentando algumas divergências.
Terça-feira, 10 de fevereiro de 2026
Para a terça-feira, 10 de fevereiro, é esperada a ocorrência de pancadas leves de chuva ao longo do dia. A probabilidade de chuva está em torno de 60%, com um volume estimado de 3.2 mm e duração de aproximadamente 5 horas.
As temperaturas devem variar entre uma mínima de 20.7°C e uma máxima de 30.6°C. Os ventos podem soprar entre 2 e 14 km/h, com rajadas que possivelmente atingirão 29 km/h, predominantemente de leste.
A umidade relativa do ar deve oscilar entre 50% e 94%. O Inmet, por sua vez, prevê muitas nuvens com pancadas de chuva e trovoadas isoladas pela manhã, pancadas isoladas à tarde e chuva isolada à noite, indicando maior intensidade.
Quarta-feira, 11 de fevereiro de 2026
Na quarta-feira, 11 de fevereiro, o cenário deve ser de céu predominantemente nublado. A probabilidade de chuva é menor, em torno de 36%, com um volume estimado de 0.2 mm e duração de cerca de 1 hora.
As temperaturas podem variar entre 21.2°C e 31.9°C. Os ventos devem ficar entre 4 e 14 km/h, com rajadas que podem chegar a 28 km/h, também predominando de leste.
A umidade relativa do ar deve variar entre 41% e 90%. O Inmet, contudo, prevê céu encoberto durante todo o dia, sem indicação de chuva para este período, o que representa uma divergência em relação a outros modelos.
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.
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