Vehículos · estadísticas DGT

CITROEN XSARA 1.4 I: datos en España

Datos del CITROEN XSARA 1.4 I en España: parque actual, edad media, matriculaciones, provincias, transferencias de segunda mano y bajas según fuentes DGT.

● Parque DGT · fotografía septiembre de 2026
CITROEN

XSARA 1.4 I

Resumen estadístico construido a partir de los datos agregados disponibles para este modelo.

En el parque0dato pendiente
Edad media—sobre registros con fecha válida
Matriculaciones 12 meses0últimos 12 meses disponibles
Esta referencia no tiene unidades en la última fotografía del parque. Puede ser una versión histórica, una denominación administrativa antigua o una referencia que ya no aparece con unidades activas en el corte actual. Aun así mantenemos la ficha porque sus matriculaciones, transferencias o bajas históricas pueden aportar contexto.

Matriculaciones por propulsión

Provincias con más unidades

    Evolución de matriculaciones

    20181

    Mercado usado y bajas

    Transferencias analizadas
    83
    Edad media aprox. al transferirse
    19,3 años
    Bajas analizadas
    96
    Edad media en bajas
    19,5 años

    Evolución de transferencias

    201610
    201714
    201811
    20196
    20205
    20217
    20231
    20245
    202510
    20263
    Cambios de titularidad registrados por la DGT.

    Evolución de bajas

    201716,6 años de media8
    201818,1 años de media8
    201920,4 años de media5
    202021,5 años de media12
    202121,3 años de media13
    202223,3 años de media6
    202324,3 años de media4
    202425,0 años de media3
    202521,0 años de media1
    202626,0 años de media3
    Bajas administrativas registradas cada año y edad media cuando está disponible.

    Cómo interpretar esta ficha

    “Parque” es una fotografía de vehículos registrados, no una cifra de ventas. Las matriculaciones son altas administrativas y las transferencias reflejan movimientos registrales. Las bajas tampoco equivalen necesariamente a una avería o desguace. Por eso mostramos cada métrica por separado y evitamos convertirlas en afirmaciones que los datos no sostienen.