El análisis de valores extremos (EVA) está bien establecido para derivar valores de diseño hidrometeorológicos para infraestructuras que deben soportar eventos extremos. Dado que existe preocupación por el aumento de extremos con un mayor potencial de peligro debido al cambio climático, se introducen alteraciones en el EVA para las cuales las propiedades estadísticas ya no se asumen como constantes, sino que varían con el tiempo. En este estudio, se utilizan modelos de EVA tanto estacionarios como no estacionarios para derivar niveles de vida de diseño (DLLs) de precipitación diaria en la región prealpina de Oberland en el sur de Alemania, una región orográficamente compleja caracterizada por eventos de precipitación intensa y cambio climático. Dado que el EVA está lleno de incertidumbres, es crucial cuantificar sus impactos metodológicos: se evalúan y comparan dos distribuciones teóricas (es decir, la Distribución Generalizada de Valores Extremos (GEV) y la Distribución Generalizada de Pareto (GP)), así como cuatro técnicas diferentes de estimación de parámetros (es decir, Estimación de Máxima Verosimilitud (MLE), L-momentos, Estimación de Máxima Verosimilitud Generalizada (GMLE) y método de estimación bayesiana). El estudio revela grandes incertidumbres metodológicas. Las discrepancias debidas a los métodos de estimación de parámetros pueden alcanzar hasta el 45% del valor absoluto medio, mientras que las diferencias entre modelos estacionarios y no estacionarios son de la misma magnitud (diferencias en DLLs de hasta el 40%). Para finales de este siglo en la región de Oberland, no se encuentra una tendencia robusta hacia un aumento de extremos.