A previsão do tempo para Guanambi (BA) indica condições de tempo nublado para esta quarta-feira, 11 de março de 2026, e para a quinta-feira, 12 de março. As projeções são baseadas em diversos modelos meteorológicos, que apontam para variações nas condições.
Previsão para 11 de março de 2026
Para esta quarta-feira, 11 de março, é esperado um dia predominantemente nublado em Guanambi. As temperaturas devem variar entre 21.8°C e 31.3°C, com ventos moderados que podem atingir rajadas de até 36 km/h.
A umidade relativa do ar deve oscilar entre 47% e 87%. Há uma baixa probabilidade de chuva, estimada em 24%, com um volume previsto de 0.3 mm. O modelo ECMWF, por exemplo, indica 31% de chance de chuva, com 1.0 mm.
O Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet) corrobora a previsão de muitas nuvens durante todo o dia, com temperaturas entre 19°C e 30°C e umidade mínima de 50% e máxima de 90%.
Previsão para 12 de março de 2026
Na quinta-feira, 12 de março, o tempo em Guanambi deve permanecer nublado. As temperaturas esperadas são de 21.3°C de mínima e 32.1°C de máxima, com ventos entre 5 e 16 km/h e rajadas que podem chegar a 32 km/h.
A umidade deve variar entre 41% e 88%. A probabilidade de chuva é de 21%, sem volume significativo previsto. O Inmet, contudo, aponta para períodos de céu encoberto pela manhã e noite, com tempo claro à tarde, e temperaturas entre 20°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.
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