A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica um cenário de tempo nublado para os dias 12 e 13 de fevereiro de 2026. Esta análise é consolidada a partir de diversos modelos meteorológicos, buscando oferecer uma visão abrangente das condições esperadas.
Quinta-feira, 12 de fevereiro de 2026
Para esta quinta-feira, 12 de fevereiro, Guanambi deve registrar um dia predominantemente nublado. As temperaturas podem variar entre 20.5°C e 32.4°C, com ventos moderados e baixa probabilidade de chuva.
Os ventos são esperados entre 7 e 25 km/h, com rajadas que podem atingir até 47 km/h, predominantemente de leste. A umidade relativa do ar deve oscilar entre 34% e 84% ao longo do dia.
A probabilidade de chuva é de 24%, com um volume estimado de 0.3 mm. Contudo, o Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet) diverge, indicando muitas nuvens pela manhã e tarde, e poucas nuvens à noite, sem menção explícita de precipitação.
Modelos como o ECMWF preveem uma probabilidade de chuva de 37% (0.9 mm), enquanto o GFS aponta 0% de chance de precipitação. Essa divergência ressalta a incerteza inerente às previsões de curto prazo.
Sexta-feira, 13 de fevereiro de 2026
Na sexta-feira, 13 de fevereiro, o tempo em Guanambi deve permanecer nublado. As temperaturas podem se manter elevadas, com mínima de 21.7°C e máxima de 32.6°C, e ventos moderados.
A probabilidade de chuva é ligeiramente maior, estimada em 35%, com um volume de 0.4 mm. O Inmet, por sua vez, prevê tempo claro pela manhã e encoberto à tarde e noite, sem detalhar a probabilidade de chuva.
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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