A previsão do tempo para Guanambi, Bahia, indica um cenário de instabilidade para os dias 2 e 3 de março de 2026, com a provável ocorrência de chuvas. Esta análise é consolidada a partir de diversos modelos meteorológicos.
Previsão para Segunda-feira, 2 de Março de 2026
Para a segunda-feira, 2 de março, é esperado chuvisco moderado ao longo do dia em Guanambi. A temperatura deve variar entre 20.9°C e 25.1°C, com ventos de 2 a 9 km/h e rajadas que podem atingir 18 km/h.
A umidade relativa do ar é prevista entre 78% e 99%. Há uma alta probabilidade de chuva, estimada em 93%, com um acúmulo que pode chegar a 12.0 mm.
Em contraponto, o Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet) prevê muitas nuvens com pancadas de chuva e trovoadas isoladas pela manhã. À tarde, são esperadas pancadas de chuva isoladas, e à noite, chuva isolada.
Previsão para Terça-feira, 3 de Março de 2026
Na terça-feira, 3 de março, são esperadas pancadas leves de chuva em Guanambi. As temperaturas devem oscilar entre 20.6°C e 27.8°C, com ventos entre 5 e 12 km/h e rajadas que podem alcançar 33 km/h.
A umidade do ar deve variar entre 64% e 91%. A probabilidade de chuva é de 84%, com um acúmulo previsto de 6.7 mm.
O Inmet, por sua vez, indica céu encoberto pela manhã e tarde, e nublado durante a noite. Esta previsão do Inmet sugere uma menor intensidade ou ocorrência mais pontual de chuvas em comparação com 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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