Die Erweiterung der Mautpflicht auf Bundesstraßen hat dazu geführt, dass der bisherige Verkehr, der Mautgebühren vermeiden wollte, weitgehend wieder auf das Autobahnnetz zurückverlagert wurde. Infolgedessen ist die ohnehin geringe Anzahl der Fahrzeuge, die Mautgebühren umgehen, weiter deutlich gesunken und wird zunehmend von anderen verkehrsbeeinflussenden Faktoren überlagert. Zudem sind die Schwerverkehre auf mautfreien Strecken wie Landes-, Staats-, Kreis- und Gemeindestraßen nicht besonders stark ausgeprägt. Die bisherigen Modellberechnungen stoßen daher an ihre Genauigkeitsgrenzen. Selbst anhand von Vorher-/Nachher-Vergleichen an den Dauerzählstellen ist es 18 Jahre nach Einführung der Maut nicht mehr ausreichend möglich, den Mautverlagerungsverkehr mit den bisherigen Methoden hinreichend von anderen Effekten abzugrenzen. Um auch weiterhin der bestehenden Berichtspflicht gerecht zu werden und zuverlässige Schätzungen zu den Mautverlagerungsverkehren vornehmen zu können, analysiert diese Ausarbeitung Schwerverkehre auf Basis von Lkw-Mautdaten des Bundesamts für Logistik und Mobilität (BALM). Diese Daten ermöglichen die Nachverfolgung, wann ein Fahrzeug welchen Mautabschnitt befahren hat. Ziel ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das Mautausweichverkehre erstmals vollständig und empirisch analysiert und ein kontinuierliches Monitoring ermöglicht. Das Verfahren gliedert sich in zwei Schritte: 1. Identifikation von Mautausweichverkehren und -relationen und 2. Zeitreihenanalyse. Im ersten Schritt werden täglich Fahrten außerhalb des Mautnetzes identifiziert. Dazu werden die Mautfahrten eines Fahrzeugs chronologisch verknüpft. Wenn ein Fahrzeug zwischen zwei Mautfahrten das Mautnetz verlässt, wird geprüft, ob es außerhalb des Mautnetzes eine Fahrtunterbrechung gab. So lässt sich feststellen, ob ein paralleler Verkehr zum Mautnetz stattgefunden hat. Ein routingfähiges Netzmodell könnte diesen Schritt verbessern, indem es wahrscheinliche Routen außerhalb des Mautnetzes sowie deren Zeitbedarf und Streckenlänge genauer ermittelt. Empirische Daten beinhalten Reaktionen auf externe Effekte wie Verkehrsflussstörungen (zum Beispiel Ausweichen aufgrund von Baustellen). Die hier durchgeführte Analyse von 20 Stichtagen zeigt eine hohe Fluktuation in den Mautausweichrelationen. Nur 13 % der Relationen mit mindestens 25 Fahrten werden an allen Tagen befahren. Zeitreihenanalysen sind daher entscheidend, um stabile Muster zu identifizieren. Das Verfahren ermöglicht eine klare Unterscheidung zwischen tatsächlich belasteten Strecken und solchen, die überwiegend von unterbrochenen Fahrten genutzt werden, präzise Aussagen über die Anzahl und Veränderungen von Fahrten außerhalb des Mautnetzes und zeitliche Analysen des Verkehrsflusses im Mautnetz.