Стаття

Отримано 05.02.2026

Доопрацьовано 21.05.2026

Прийнято 25.06.2026

Опубліковано 04.07.2026

Взято з Том 29, № 1, 2026

Сторінки 9 -27

Salayev, E. (2026). Public transport risk assessment through fault tree analysi̇s (Baku ci̇ty example). Transport Systems and Technologies, 29(1), 9-27. https://doi.org/10.32703/2617-9040-2026-47-1

Оцінка ризиків для громадського транспорту за допомогою аналізу дерева відмов (приклад міста Баку)

Ельмаддін Салаєв*

elmeddin.salayev@aztu.edu.az

Безпека дорожнього руху стає дедалі важливішим питанням у міських транспортних системах, особливо в країнах, що розвиваються, таких як Азербайджан, де дорожньо-транспортні пригоди продовжують бути основним джерелом травм та пошкодження майна. Це дослідження мало на меті оцінити ризики, пов’язані з мережею громадського транспорту Баку, за допомогою аналізу дерева відмов у рамках матриці Хаддона, яка розподіляє фактори, що сприяють цьому, на три категорії: транспортні засоби, люди та дорожнє середовище. Підхід аналізу дерева відмов сприяв систематичному, дедуктивному дослідженню потенційних причин відмов, які можуть призвести до аварій за участю громадського транспорту. Результати дослідження показали, що проблеми, пов’язані з транспортними засобами, серед них несправність гальмівних систем, проблеми з кермовим керуванням та неналежне технічне обслуговування, значно збільшують ймовірність виникнення аварій. Ризики, спричинені людиною, такі як поведінка водія (наприклад, перевищення швидкості та ненадання належної дорожньої допомоги), недотримання правил дорожнього руху та непередбачувані дії пішоходів, також значною мірою сприяють цій проблемі. Крім того, стан доріг, погана інфраструктура, відсутність належних знаків, недостатнє освітлення та небезпечна конструкція автобусних зупинок, ще більше підвищують ризик. Взаємодія цих факторів вказує на те, що аварії на громадському транспорті в Баку є багатогранними та часто їм можна запобігти. Це дослідження підтвердило необхідність систематичного оцінювання стану безпеки, проведення планових оглядів транспортних засобів та покращення ініціатив з підвищення обізнаності громадськості для зменшення ризиків дорожніх аварій, пов’язаних з міським транспортом. Результати цього дослідження висвітлили найсерйозніші зони ризику, що може надати керівникам міського транспорту сприяння при розробці більш ефективних стратегій для підвищення безпеки в транспортній системі Баку

міські дорожньо-транспортні пригоди; транспортний засіб, аналіз ризиків; безпека дорожнього руху; ризики експлуатації автобусів
  1. Baig, A.A., Rusli, R., & Buang, A.B. (2020). Reliability analysis using Fault Tree Analysis: A review. International Journal of Chemical Engineering and Applications, 4(3), 169-173. doi: 10.7763/IJCEA.2013.V4.287.
  2. Chen. L., & Wang, Y. (2022). Weibull distribution-based neural network for stochastic capacity estimation. Journal of Transportation Engineering Part a Systems, 148(4). doi: 10.1061/JTEPBS.0000646.
  3. Dashdamirov, F. S., & Sharifov, A. C. (2020). Risks and their assessment in urban public transportation. In Innovative trends in ensuring regional development: Realities and current challenges: Materials of the republican scientific conference (pp. 97-99). Mingachevir: Mingachevir State University.
  4. Derse, O., & Göçmen, E. (2019). Transportation mode choice using Fault Tree Analysis and mathematical modeling approach. Journal of Transportation Safety & Security, 13(6), 642-660. doi: 10.1080/19439962.2019.1665600.
  5. Dixit, V., Jian, S., Hassan, A., & Robson, E. (2019). Eliciting perceptions of travel time risk and exploring its impact on value of time. Transport Policy, 82, 36-45. doi: 10.1016/j.tranpol.2019.08.001.
  6. Elsayed, E.A. (2012). Reliability engineering (2nd ed). Hoboken: John Wiley & Sons.
  7. Qi, X., Huang, X., & Zhu, W. (2025). Evaluation for the operational risk factors of public transportation process based on entropy weighted-DEMATEL method. PLoS One, 20(5), article number e0323417. doi: 10.1371/journal.pone.0323417.
  8. Ghadhab, M., Junges, S., Katoen, J.P., Kuntz, M., & Volk, M. (2019). Safety analysis for vehicle guidance systems with dynamic fault trees. Reliability Engineering & System Safety, 186, 37-50. doi: 10.1016/j.ress.2019.02.005.
  9. Huang, W., Zhang, Y., Yin, D., Zuo, B., & Liu, Z. (2021). Urban bus accident analysis: Based on a tropos goal Risk-Accident Framework considering Learning from Incidents process. Reliability Engineering & System Safety, 216, article number 107918. doi: 10.1016/j.ress.2021.107918.
  10. IEC 61025:2006. (2006). Fault Tree Analysis (FTA). Retrieved from https://webstore.iec.ch/publication/4311.
  11. Joomjee, R., Raksin, M., Paengprakhon, Y., Duangsri, J., & Turnbull, N. (2024). Risk assessment based on Fault Tree Analysis and analytic hierarchy process in rural areas of Thailand [version 1; peer review: 2 approved with reservations]. F1000Research, 13, article number 187. doi: 10.12688/f1000research.139489.1.
  12. Kaur. K. (2023). A systematic review on reparable and non repairable systems. doi: 10.2139/ssrn.4572813.
  13. Khakzad, N., Khan, F., & Amyotte, P. (2011). Safety analysis in process facilities: comparison of Fault Tree Analysis. event Tree Analysis and Bayesian network. Reliability Engineering & System Safety, 96(8), 925-932. doi: 10.1016/j.ress.2011.03.012.
  14. Li, M., Zhou, X., Liu, J., Ma, W., & Li, X. (2022). Topological modeling and analysis of urban rail transit safety risk relationship. Journal of Intelligent Management Decision, 1(2), 108-117. doi: 10.56578/jimd010204.
  15. Moddares, M., Kaminssky, M., & Krivstsov, V. (2016). Reliabaility enginerring and risk analysis: A practical guide. Boca Raton: CRC press.
  16. O’Connor, P.D.T., & Kleyner, A.V. (2012) Practical reliability engineering. (5th ed.). New York: John Wiley & Sons. doı: 10.1002/9781119961260.
  17. Pan, K., Liu, H., Gou, X., Huang, R., Ye, D., Wang, H., Glowacz, A., & Kong, J. (2022). Towards a systematic description of Fault Tree Analysis studies using ınformetric mapping. Sustainability, 14(18), article number 11430. doi: 10.3390/su141811430.
  18. Nguyen, T. H. A., Trinckauf, J., Luong, T. A., Truong, T. T. (2022). Risk analysis for train collisions using Fault Tree Analysis: Case study of the Hanoi urban mass rapid transit. Urban Rail Transit, 8, 246-266. doi: 10.1007/s40864-022-00181-y.
  19. The State Statistical Committee of the Republic of Azerbaijan. (2024). About traffic accidents that occurred on highways in January-September 2024. Retrieved from https://stat.gov.az/news/index.php?lang=en&id=6099.
  20. Vesely, W.E., Goldberg, F.F., Roberts, N.H., & Haasl, D.F. (1981). Fault Tree handbook. Washington: U.S. Nuclear Regulatory Commission.
  21. Wang, W., Jiang, X., Xia, S., & Cao, Q. (2010). Incident tree model and incident tree analysis method for quantified risk assessment: An in-depth accident study in traffic operation. Safety Science, 48(10), 1248-1262. doi: 10.1016/j.ssci.2010.04.002.
  22. Xi, J., Zhao, Y., Ding, T., Tian, J., & Li, L. (2021). Analysis model of risk factors of urban bus operation based on FTA-CLR. Advances in Civil Engineering, 2021, article number 657786. doi: 10.1155/2021/6657786.
  23. Zio, E. (2007). An introduction to the basics of reliability and risk analysis. In Series on quality. reliability and engineering statistics (Vol. 13). Singapore: World Scientific Ericson. https://doi.org/10.1142/6442.

https://doi.org/10.32703/2617-9040-2026-47-1