Vehículos · estadísticas DGT

NISSAN PATROL GRUA ARRASTRE: datos en España

Datos del NISSAN PATROL GRUA ARRASTRE en España: parque actual, edad media, matriculaciones, provincias, transferencias de segunda mano y bajas según fuentes DGT.

● Parque DGT · fotografía septiembre de 2026
NISSAN

PATROL GRUA ARRASTRE

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

    20191
    20211
    20221

    Mercado usado y bajas

    Transferencias analizadas
    38
    Edad media aprox. al transferirse
    20,4 años
    Bajas analizadas
    25
    Edad media en bajas
    23,8 años

    Evolución de transferencias

    20155
    20164
    20171
    20189
    20197
    20202
    20213
    20221
    20243
    20263
    Cambios de titularidad registrados por la DGT.

    Evolución de bajas

    201720,7 años de media3
    201823,0 años de media2
    201921,0 años de media1
    202025,3 años de media4
    202122,0 años de media1
    202226,5 años de media2
    202327,0 años de media2
    202432,0 años de media1
    202526,5 años de media2
    202630,0 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.