Drought is a natural phenomenon of meteorological origin, due to a precipitation deficit, which is verified every year in different regions of the globe, being therefore a recurring feature of the climate and not a rare occurrence. A drought situation can result in a natural disaster if there is no local resilience as a capacity for managing water resources to minimize their adverse effects. In many regions, as in developing countries, the consequences of droughts reach such a magnitude that they are often classified as catastrophic, causing famine, deaths and population exoduses. Considering this problem, the present study adapted a physical-mathematical model for the local conditions able to monitor drought based on the Palmer Drought Severity Index (ISSP) through changes in latitude, field capacity, water balance of Thornthwaite and the data of the files needed to calculate the index. The model used precipitation and air temperature data from 1987 to 2014. The model also had to be compiled for the C ++ language. We obtained as an answer an index with better reliability by the fact of using data with high resolution and more representative for the Amazon region.A seca é um fenômeno natural de origem meteorológica, devido a um déficit de precipitação, que é verificado a cada ano em diferentes regiões do globo, sendo portanto, uma característica recorrente do clima e não uma ocorrência rara. Uma situação de seca pode resultar em um desastre natural se não houver resiliência local como capacidade de gerenciar recursos hídricos para minimizar seus efeitos adversos. Em muitas regiões, como nos países em desenvolvimento, as consequências das secas atingem tal magnitude que são frequentemente classificadas como catastróficas, provocando fome, mortes e êxodos populacionais. Considerando este problema, o presente estudo adaptou um modelo físico-matemático para as condições locais capaz de monitorar a seca com base no Índice de Severidade de Secagem de Palmer (ISSP) através de mudanças de latitude, capacidade de campo, balanço hídrico de Thornthwaite e os dados dos arquivos necessários para calcular o índice. O modelo usou dados de temperatura de precipitação e ar de 1987 a 2014. O modelo também teve que ser compilado para a linguagem C ++. Obtivemos como resposta um índice com maior confiabilidade pelo fato de utilizar dados com alta resolução e mais representativos para a região Amazônica.