El calentamiento global aumenta la evaporación y el vapor de agua atmosférico, lo que lleva a eventos más extremos en dominios espaciales y temporales. Este estudio realiza un análisis de valores extremos no estacionarios de los máximos diarios anuales en 36 estaciones meteorológicas de Irán desde 1960 hasta 2021. Aplicamos modelos de Valor Extremo Generalizado (GEV) estacionarios y no estacionarios dentro de un marco bayesiano para estimar los niveles de retorno para extremos de lluvia, junto con intervalos de confianza del 90%. Nuestros hallazgos indican que los modelos no estacionarios no son evidentemente prominentes según el AIC en la mayoría de las estaciones; sin embargo, los modelos no estacionarios de Valor Extremo Generalizado (GEV) superan a los modelos estacionarios según los criterios de evaluación RMSE y NSE que capturan adecuadamente las variaciones en los extremos. Además, la mayoría de los cambios observados en los eventos extremos exhiben un patrón no estacionario. El análisis no estacionario indica que la frecuencia y la gravedad de los extremos de lluvia han mostrado tendencias tanto en aumento como en disminución, caracterizadas por patrones espaciales inconsistentes.