Guanambi, Bahia, deve enfrentar um período de instabilidade climática nos dias 20 e 21 de outubro de 2025. As previsões indicam a provável ocorrência de chuvas e temperaturas amenas, conforme análise de diversos modelos meteorológicos.
Previsão para 20 de outubro de 2025
Para a segunda-feira, 20 de outubro, é esperado um dia com pancadas leves de chuva em Guanambi. A temperatura média deve rondar os 23.1°C, com ventos que podem ser moderados a fortes, atingindo rajadas de até 53 km/h.
As temperaturas devem variar entre 18.8°C (mínima) e 26.9°C (máxima). A umidade relativa do ar pode oscilar entre 53% e 83%, contribuindo para a sensação de instabilidade. Há uma probabilidade de 79% de chuva, com um volume estimado de 7.4 mm.
Os modelos meteorológicos corroboram essa previsão. O ECMWF aponta para chuva moderada, enquanto o GFS sugere chuvisco moderado. O INMET prevê um dia nublado com pancadas de chuva e trovoadas, com ventos moderados.
Previsão para 21 de outubro de 2025
Na terça-feira, 21 de outubro, a previsão indica um chuvisco leve sobre o município. As temperaturas podem apresentar um leve declínio em relação ao dia anterior, mantendo-se amenas. A mínima esperada é de 17.9°C e a máxima de 23.2°C.
Os ventos devem variar entre 18 e 27 km/h, com rajadas que podem chegar a 51 km/h. A umidade deve ficar entre 53% e 80%. A probabilidade de chuva é de 57%, com um volume estimado de 2.2 mm.
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 fortes 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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