A produção primária bruta é uma componente chave do ciclo global do carbono, sobretudo em relação aos estudos de mudanças climáticas, uma vez que está diretamente relacionada ao carbono efetivamente extraído da atmosfera pelos ecossistemas terrestres. Sendo assim, o presente estudo teve como objetivo geral analisar a variação espacial e temporal da produção primária bruta no bioma Caatinga. Foram usados os produtos de sensoriamento remoto, sendo eles: MO17A2H (produção primária bruta - GPP), MO15A2H (índice de área foliar e fração da radiação fotossinteticamente ativa absorvida - fAPAR) e MOD09 (refletância da superfície). As estimativas de GPP foram validadas por meio de dados de fluxos de carbono, água e energia, medidos por um sistema de vórtices turbulentos, instalado em torre micrometeorológica da Embrapa Semiárido – Petrolina/Pernambuco. Foram realizadas, ainda, três novas estimativas de GPP, utilizando (1) dados meteorológicos locais, (2) dados meteorológicos e fração evaporativa como reguladora da eficiência do uso da luz (LUE), e (3) dados meteorológicos locais, fração evaporativa e o Índice de Vegetação Melhorado (EVI) na estimativa da fAPAR, sendo que para cada estimativa foram realizados dois cálculos com valores diferentes de eficiência máxima de uso da luz. Em uma segunda etapa, a GPP foi analisada para todo o bioma Caatinga (2001 a 2016), estabelecendo relações com a variabilidade da precipitação, tipos de solo e com o uso e cobertura da terra. Os resultados mostraram que houve o algoritmo MODIS-GPP apresentou um desempenho moderado (r² = 0,505, p < 0,0001, REQM = 1,81 g C m⁻²dia⁻¹ ), com subestimativa dos valores de GPP durante os períodos com maior ocorrência de chuvas e com superestimativa durante a estação seca. A estimativa da GPP com dados meteorológicos locais não melhorou os resultados (r² = 0,31; p < 0,0001; REQM GPPotm_local1 = 1,98 g C m⁻² dia⁻¹ e REQM GPPotm_local2 = 2,65 g C m⁻² dia⁻¹). Quando o algoritmo MO17 foi calculado utilizando a fração evaporativa, os resultados foram melhores com o uso do EVI (r² = 0,83, p > 0,001, REQM = 1,47 g C m⁻² dia⁻¹) e com o próprio fAPARmod15 (r² = 0,71, p < 0,0001, REQM GPPotm_fapar1 = 2,077 g C m⁻² dia⁻¹ e REQM GPPotm_fapar2 = 1,36 g C m⁻² dia⁻¹). Além disso, a comparação com os dados mensais apresentou desempenho melhor para todas as estimativas. No que se refere a variação espacial e temporal da GPP para todo bioma Caatinga, verificou-se uma forte relação com a precipitação pluviométrica (r² = 0,83, para a correlação com os dados médios). A GPP variou espaço-temporalmente de acordo com um gradiente de umidade e, além disso, os maiores valores foram registrados em regiões de altitude mais elevada. Quando a GPP foi analisada a partir de transectos latitudinais e longitudinais, evidenciou-se uma maior influência da antropização da caatinga na GPP acumulada ao longo de 2001 a 2016, onde as áreas mais fragmentadas e/ou com presença de agropecuária apresentaram menores valores acumulados de GPP. Por fim, a precipitação foi a principal condicionante da variação temporal da GPP da caatinga.FACEPEGross primary production is a key component of the global carbon cycle, especially in relation to climate change studies, as it is directly related to the carbon actually extracted from the atmosphere by terrestrial ecosystems. Thus, we analyzed the spatial and temporal variation of the crude primary production in the Caatinga biome. We used the remote sensing products: MO17A2H (gross primary production - GPP), MO15A2H (leaf area index and fraction of photosynthetically active radiation absorbed - fAPAR) and MOD09 (surface reflectance). The GPP estimates were validated by data of carbon, water and energy fluxes, measured by a turbulent vortex system, installed in a micrometeorological tower of Embrapa Semiárido - Petrolina/Pernambuco. In addition, three new GPP estimates were used, using (1) local meteorological data, (2) meteorological data and evaporative fraction as a regulator of light use efficiency (LUE), and (3) local meteorological data, evaporative fraction and the Enhanced Vegetation Index (EVI) in the estimation of fAPAR, and for each estimate two calculations were performed with different values of maximum light use efficiency. In a second stage, GPP was analyzed for the entire Caatinga biome (2001 to 2016), establishing relationships with rainfall variability, soil types and land use and cover. The results showed that the MODIS-GPP algorithm presented a moderate performance (r² = 0.505, p <0.05, RMSE = 1.81 g C m⁻²day⁻¹), with an underestimation of GPP values during periods with higher rainfall occurrence and with overestimation during the dry season. The GPP estimate with local meteorological data did not improve the results (r² = 0.31, p <0.05; RMSE GPPotm_local1 = 1.98 g C m⁻²day⁻¹ and RMSE GPPotm_local2 = 2.65 g C m⁻²day⁻¹). When the MO17 algorithm was calculated using the evaporative fraction, the results were better with the use of EVI (r² = 0.83, p> 0.05, RMSE = 1.47 g C m⁻²day⁻¹) and with fAPARmod15 itself (r² = 0.71, p <0.05, RMSE GPPotm_fapar1 = 2.077 g C m⁻²day⁻¹ and RMSE GPPotm_fapar2 = 1.36 g C m⁻²day⁻¹). In addition, the comparison with the monthly data presented better performance for all estimates. Regarding the spatial and temporal variation of GPG for all Caatinga biomes, there was a strong relationship with rainfall (r² = 0.83, for correlation with mean data). The GPP varied spatially-temporally according to a gradient of humidity and, in addition, the highest values were recorded in regions of higher altitude. When the GPP was analyzed from latitudinal and longitudinal transects, a greater influence of caatinga anthropization on the accumulated GPP was evidenced over the period 2001 to 2016, where the most fragmented areas and / or the presence of agriculture had lower accumulated values of GPP. Finally, precipitation was the main conditioner of the temporal variation of the caatinga GPP.