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当网络异常事件发生时,传感器节点间的时空相关性往往非常明显。而现有方法通常将时间和空间数据性质分开考虑,提出一种分散的基于概率图模型的时空异常事件检测算法。该算法首先利用连通支配集算法(CDS)选择部分传感器节点监测,避免监测所有的传感器节点;然后通过马尔可夫链(MC)预测时间异常事件;最后用贝叶斯网络(BN)推测空间异常事件是否出现,结合时空事件来预测异常事件是否会发生。与简单阈值算法和基于贝叶斯网络算法对比,实验结果表明该算法有高检测精度、低延迟率,能大幅降低通信开销,提高响应速度。