A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, neste sábado, 14 de março de 2026, e domingo, 15 de março de 2026, aponta para condições de tempo instáveis. A análise é baseada em um conjunto de modelos meteorológicos, buscando uma visão mais abrangente.
Previsão para Sábado, 14 de março de 2026
Para este sábado, é esperado um dia predominantemente nublado em Guanambi. As temperaturas devem variar entre 21.5°C e 31.0°C, com ventos fracos a moderados.
A probabilidade de chuva é de 28%, com um volume estimado de 0.9 mm em 3 horas. A umidade relativa do ar pode oscilar entre 50% e 91% ao longo do dia.
Os ventos devem soprar na direção de 330°, com velocidades entre 1 e 11 km/h, e rajadas que podem atingir até 25 km/h.
Em contraste com a previsão de tempo nublado, o INMET sugere “Poucas nuvens” pela manhã e “Muitas nuvens” à tarde e noite. As temperaturas do INMET indicam uma mínima de 23°C e máxima de 33°C, ligeiramente mais altas.
Previsão para Domingo, 15 de março de 2026
Para o domingo, 15 de março, há uma expectativa de chuvisco leve em Guanambi. As temperaturas devem ser semelhantes às do sábado, variando entre 21.5°C e 31.2°C.
A probabilidade de precipitação é um pouco maior, estimada em 42%, com um volume de 1.5 mm em 7 horas. A umidade deve ficar entre 53% e 92%.
Os ventos devem ser fracos a moderados, com velocidades entre 1 e 11 km/h, e rajadas que podem chegar a 23 km/h na direção de 166°.
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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