Guanambi, na Bahia, deve registrar um fim de semana com predomínio de tempo nublado, conforme indicam os modelos meteorológicos. A previsão aponta para temperaturas elevadas e baixa probabilidade de chuva, especialmente no domingo, 12 de abril de 2026.
Previsão para Domingo, 12 de abril de 2026
Para este domingo, 12 de abril, a expectativa é de tempo predominantemente nublado em Guanambi. As temperaturas devem variar entre 21.8°C e 31.3°C, indicando um dia quente na região.
A probabilidade de chuva é baixa, estimada em 18%, com um volume previsto de apenas 0.3 mm. Os ventos podem soprar entre 11 e 21 km/h, com rajadas que podem atingir até 43 km/h.
A umidade relativa do ar deve oscilar entre 39% e 81%. Em contraste com a previsão de tempo nublado, o INMET sugere muitas nuvens pela manhã e à noite, mas poucas nuvens durante a tarde.
Previsão para Segunda-feira, 13 de abril de 2026
Na segunda-feira, 13 de abril, o padrão de tempo nublado deve persistir em Guanambi. As temperaturas devem permanecer elevadas, com mínima de 21.3°C e máxima de 30.6°C.
A chance de precipitação é ainda menor para este dia, com uma probabilidade de 7% e nenhum volume significativo de chuva previsto. Os ventos podem atingir rajadas de até 44 km/h.
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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