La Cuenca del Río Senegal localizada en Africa Occidental, se ha visto fuertemente afectada por diversos periodos de sequía en las últimas décadas. En su valle se desarrollan actividades agrícolas que sostienen la vida de miles de personas. Aumentar el conocimiento sobre tendencias predichas de eventos de sequía, permitirá mejorar las medidas de adaptación y mitigación en el camino a construir 'capacidad adaptativa' al cambio climático. Se presenta una metodología para el análisis no estacionario de eventos de sequía, que permite la predicción de las tendencias regionales asociadas a distintos períodos de retorno. Las series anuales de máxima longitud de racha seca (AMLRS) en la estación monzónica, obtenidas desde Modelos Climáticos Regionales (MCRs) provistos por el proyecto Europeo ENSEMBLES para Africa Occidental, presentan un comportamiento no estacionario en la zona que se refleja en cambios temporales en la media y la varianza. El carácter no estacionario de las series hidrometeorológicas, fundamentado en el cambio climático y actuaciones antrópicas, supone la principal crítica para los análisis de frecuencia tradicionales. Debido a ello, en el presente trabajo, la herramienta de modelización GAMLSS (Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape), es aplicada para el desarrollo de pdf regionales ajustadas a series de AMLRS monzónicas en la Cuenca del Río Senegal. En una primera etapa del trabajo, se evalúa la habilidad de los MCRs disponibles para la representación de las máximas longitudes de rachas secas observadas para el período 1970-1990. En base a los resultados obtenidos, se realizó una primera selección de RCMs para la aplicación GAMLSS a las series de AMLSR identificadas, para el periodo temporal 1970-2050. Se han detectado diferencias de escala y signo en las predicciones presentadas por los distintos modelos. Por lo tanto, en una segunda etapa del trabajo, se han construido pdfs regionales aplicando bootstrapping en base a las distribuciones de los modelos probabilísticos. Se concluye que, en general, se predice un aumento de la media y varianza de las AMLSR a escala regional, lo que supondrá un aumento de las longitudes de las rachas asociadas con probabilidades de excedencia bajas. En resumen, se presenta una metodología innovadora para la identificación de predicciones de tendencias de eventos de sequía en una zona densamente poblada y muy vulnerable a la variabilidad climática y disponibilidad hídrica en West Africa.