Vehículos · estadísticas DGT

CITROEN XSARA 1.6I16V PRE: datos en España

Datos del CITROEN XSARA 1.6I16V PRE 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 1.6I16V PRE

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

    Mercado usado y bajas

    Transferencias analizadas
    30
    Edad media aprox. al transferirse
    15,3 años
    Bajas analizadas
    23
    Edad media en bajas
    16,2 años

    Evolución de transferencias

    20161
    20176
    20183
    20193
    20201
    20213
    20221
    20234
    20244
    20261
    Cambios de titularidad registrados por la DGT.

    Evolución de bajas

    201713,0 años de media2
    201814,0 años de media1
    201915,0 años de media1
    202016,0 años de media6
    202117,0 años de media1
    202219,0 años de media2
    202319,0 años de media1
    202420,0 años de media3
    202521,0 años de media1
    202620,0 años de media1
    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.