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El joven que predijo Filomena vaticina un invierno lluvioso y nevado

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COMUNIDAD DE MADRID

Jorge Rey, el joven de 16 años que predijo Filomena utilizando el método de las cabañuelas, ha compartido ahora su previsión del tiempo para los próximos meses de otoño e invierno.

Predijo Filomena

Este joven pronostica el tiempo observando la naturaleza y siguiendo las enseñanazas ancestrales que aprendió del pastor del pueblo. Jorge Rey, de 16 años y vecino de la localidad burgalesa de Monasterio de Rodilla, adquirió notoriedad al predecir Filomena por el método de las cabañuelas. Un cálculo popular que predice el tiempo observando los cambios atmosféricos en determinados días del mes de agosto o de enero.

Para el mes de noviembre alerta de que los españoles necesitarán sus paraguas más que nunca, porque será cuando comiencen a «llegar las primeras e importantes lluvias» del otoño.

Unas lluvias que continuarán «alargándose para regar toda la Península durante los próximos meses y estaciones», lo que podría traducirse en el necesario llenado de los embalses.

El undécimo mes del año también traerá consigo las primeras nieves, una tendencia helada que permanecerá con la llegada de diciembre, cuando podría haber algunas nevadas y caerá, «sobre todo, mucha agua«, vaticina.

El joven meteorólogo prevé que noviembre llenará los pantanos, un diciembre gélido y un invierno largo y nevado.

Predice el tiempo observando los cambios atmosféricos en determinados días del mes de agosto o de enero

¿Qué es el metodo de las cabañuelas?

La fórmula para calcular las cabañuelas consiste en anotar los fenómenos ocurridos entre el 1 y el 24 de agosto. Así, las anotaciones del 1 y el 24 indicarán el tiempo previsto para agosto; el 2 y el 23, para septiembre; el 3 y el 22, para octubre; el 4 y el 21, para noviembre; el 5 y el 20 de agosto, para diciembre

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La historia de la mujer que murió en Málaga tras lanzarse al río para salvar a su perro en plena borrasca

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Muere una mujer en Sayalonga tras ser arrastrada por el río Turvilla al intentar salvar a su perro durante la borrasca Leonardo

Consternación en el municipio malagueño de Sayalonga por el trágico fallecimiento de Carolina, una mujer de unos 35 años, cuyo cuerpo fue localizado sin vida el viernes 6 de febrero tras desaparecer al ser arrastrada por la fuerte corriente del río Turvilla, desbordado a causa de la borrasca Leonardo, uno de los temporales más intensos de los últimos años en Andalucía.

Un intento de rescate que terminó en tragedia

Los hechos ocurrieron el miércoles 4 de febrero, cuando Carolina salió a pasear junto a una amiga y su perro por una zona cercana al cauce del río, gravemente afectada por las lluvias torrenciales. En un momento dado, el animal cayó al agua y, sin dudarlo, Carolina se lanzó al río para intentar salvarlo.

El perro logró salir con vida poco después, pero la joven fue arrastrada por la fuerte corriente y desapareció ante la impotencia de su acompañante, que dio la voz de alarma de inmediato.

Amplio operativo de búsqueda en el río Turvilla

Tras el aviso, se activó un importante dispositivo de búsqueda en el que participaron Guardia Civil, Bomberos, Policía Local y voluntarios, centrando los trabajos en el entorno del río Turvilla, caminos rurales y zonas de difícil acceso aguas abajo.

Durante horas y a pesar de las complicadas condiciones del terreno y el caudal, los equipos continuaron rastreando la zona hasta que, finalmente, en la jornada del viernes 6 de febrero, fue localizado el cuerpo sin vida de Carolina.

Dolor y conmoción en la localidad

La noticia ha causado una profunda conmoción en Sayalonga y en toda la comarca de la Axarquía. Vecinos y allegados han mostrado su pesar por la pérdida de Carolina, destacando su valentía y amor por los animales, que la llevó a arriesgar su vida en un intento desesperado por salvar a su perro.

Desde este espacio queremos honrar su memoria y acompañar a su familia y seres queridos en estos momentos de dolor.

🖤🕊️ Descanse en paz.


 

Valencia se suma al temporal: avisos en 19 provincias y Ceuta por lluvias, nieve y viento


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