Redes de sensores sem fio é uma tecnologia emergente que vem ganhando atenção da comunidade acadêmico-científica e tecnológica mundial, principalmente nas últimas décadas. esta tecnologia apresenta, dentre suas as principais características, a disponibilidade limitada de recursos, principalmente energéticos. assim, um dos principais desafios em se projetar soluções baseadas nesta tecnologia é a maximização da autonomia da rede como um todo. neste contexto, a aplicação da técnica de supressão de mensagens, baseada em modelos de tendência, como mecanismo para reduzir o número de mensagens no nível de aplicação, promove economia de energia gasta com comunicação e consequentemente, maximiza a autonomia da rede de sensores sem fio. trabalhos recentes propuseram técnicas de supressão de mensagens baseadas em modelos lineares, que apresentaram um bom desempenho de supressão, com baixa complexidade e custo computacional, além de apresentarem um alto grau de simplicidade. apesar de eficientes, estas técnicas consideram apenas a correlação temporal dos dados, desconsiderando a correlação espacial das grandezas físicas sensoreadas, tipicamente presentes em vários fenômenos monitorados, o que pode reduzir ainda mais o número total de mensagens. neste sentido, esta dissertação consiste na proposta e avaliação de um mecanismo de supressão de mensagens para redes de sensores sem fio que explora a correlação espaco-temporal das grandezas físicas sensoreadas. o método proposto é avaliado em um ambiente de simulação, envolvendo dados reais de uma rede de sensores sem fio de grande escala, significativamente densa, e com uma frequência de amostragem relativamente alta. os resultados obtidos confirmam que o método consegue melhorar as taxas de supressão de mensagens e reduzir o consumo de energia, refletido no tempo de vida da rede.