El estudio tuvo como objetivo pronosticar y monitorear la sequía en tierras degradadas basándose en la precipitación mensual utilizando el enfoque de Promedio Móvil Integrado Autorregresivo Estacional (SARIMA). Se aplicaron varios parámetros estadísticos para seleccionar el modelo más apropiado. Los resultados indican que el SARIMA (1,1,1) (0,1,1)12 es el más adecuado para los datos de series temporales CHIRPS de 1981 a 2019. La combinación de datos de precipitación y este modelo aprobado se aplicará posteriormente para calcular, evaluar y predecir la severidad de la sequía en el área de estudio. El rendimiento de pronóstico del modelo SARIMA generado se evaluó según el error porcentual absoluto medio (15%), lo que indicó que el modelo propuesto mostró un alto rendimiento en la predicción de la sequía. Las tendencias de pronóstico mostraron resultados adecuados, ajustándose bien a las tendencias históricas de los eventos de sequía.