为探究气候变化下极端降水的频率变化特征，本文基于北京市22个雨量站实测月降水量数据，以时间为协变量构建平稳和非平稳GEV模型，对北京市最大月降水量序列（极值降水序列）进行模拟和频率分析，并采用Bootstrap方法对频率分析结果的不确定性进行评价。结果表明：所有极值降水序列的最优概率分布模型均为非平稳GEV模型，该模型能够抓住序列随时间呈显著下降趋势的变化特征；由非平稳GEV模型估算得到的极值降水重现水平随时间呈减少趋势，这意味着未来极值降水导致洪涝灾害的风险在降低，但导致干旱的风险将增加；随着重现期的增加，极值降水重现水平估计值的不确定性也随之增大。