无线传感器网络被认为是本世纪最重要的一项技术之一,迅速成为专家学者的研究热点。在基于无线传感器网络的应用中,用户使用最广泛的是对感知数据的时空查询。因此,时空查询技术是传感器网络中的关键技术。由于无线传感器网络存在通信能力有限,电源能量有限,计算能力有限等约束条件,在无线传感器网络中进行时空查询处理与传统的数据库有很大的区别,其中比较重要的一点就是必须考虑最小化能量消耗,尤其是考虑选择能量最优的查询处理节点。但对于有些实时性应用需求,如作战、抢险、救灾等,系统的反应速度也非常重要。在这些情况下,查询响应时间的快慢成为用户评价查询结果的一个重要因素。本文在研究当前经典时空查询处理算法及其改进算法的基础之上,针对现有时空查询算法尚未很好解决的在复杂环境下,即区域内感知数据比特流变化显著或者环境恶劣区域内查询处理节点易失效、查询处理节点的选取和轮换问题,提出一种低能耗的自适应选择处理节点算法。针对现有的时空查询算法尚未解决的实时性问题,提出一种主动传递的实时的数据聚集算法。STWin是当前时空查询算法采用的通用框架,优点是使用最少的节点并且采用了网内处理的思想,减少了网络的通信传输消耗。本文使用上述提出的两个改进算法,同时结合STWin,提出一种自适应选择处理节点的时空查询算法。该算法采用了白适应策略选择和轮换处理节点,采用主动传递的方法实时聚集数据,以STWin作为时空查询过程使用的框架,这样就使该算法具有上述提出的两个改进算法和STWin的优点,即减少节点能量消耗,延长传感器网络的生命周期,减少响应时间,提高查询效率和实时性。最后通过实验分析了节点密度、查询区域大小和时间窗口大小对该算法在能量消耗方面的影响以及数据差异大小对算法在查询实时性方面的影响。实验结果表明在查询区域占整个网络监测区域面积的百分比较小且感知数据差异显著的情况下该算法在节点能量消耗和查询实时性方面优于现有的STWin框架下的传统时空查询算法。