[en] The ongoing threat of climate change has forced policymakers at all levels to seek new ways of lowering the production of harmful greenhouse gas (GHG) emissions. One of the key pathways identified for achieving such a reduction involves the widespread implementation of renewable energy technologies in what is being termed the "energy transition". A range of different technologies are vying to be a part of the rapidly expanding renewable energy market. At the same time, a variety of models are being developed to predict the outcomes of the energy transition, providing forecasts of future energy system configurations and emergence patterns for individual technologies. In doing so, they provide much needed feedback that informs important energy and climate policy decisions. As such, these models represent a critical tool to decisionmakers as they endeavour to streamline overall transition processes. However, while most models offer detailed considerations of energy systems and, at times, their interactions with the biosphere that contains them, most fail to consider the breadth of factors that are likely to constrain and influence energy transition processes. Indeed, most models remain focussed on technical or economic outcomes and offer few considerations of environmental or resource-related parameters beyond simplified estimations of GHG emissions and land use. To bridge this gap, the thesis firstly includes an overview of the key factors that could constrain and influence energy transition processes and the possible consequences of neglecting such factors in models. A list of 11 general factors is then identified that, together, represents a range of political, economic and physical considerations. A selection of particularly overlooked factors is then also provided alongside several potential disconnects within the context of the current European energy system. To improve the representation of these factors in models, a number of new approaches are introduced, primarily involving life cycle assessment (LCA) information in conjunction with other existing data sources. Firstly, the wider use of direct LCA data would enable more accurate estimations of environmental impacts and resource requirements to be implemented as this data considers the full life cycles of energy-related processes. Secondly, new methodologies are proposed that allow indicators to be derived for various raw material issues using material inventory data from LCA sources alongside other available data. This includes quantifications of overall material supply risk and the environmental damages and justice implications that relate to localised extraction and processing operations. Thirdly, the use of labour requirement data allows the hours of labour required to provide a unit of energy at different locations within a system to be calculated. Lastly, combinations of all of these indicators enable additional socio-metabolic and other customised indicators to be derived. These new approaches are then operationalised and demonstrated using the ENBIOS workflow. ENBIOS can take multiple different energy configurations and return a detailed set of indicators within and across hierarchical levels in an energy system. This allows the characteristics and relationships that exist within energy systems at different levels to be determined. Although ENBIOS was designed to be highly customisable, the pilot version defined and used in the thesis is focussed upon the previously identified group of especially overlooked environmental and resource-based factors. Two case studies are included that highlight the effectiveness of ENBIOS. One of these analyses current and future district heating systems in Sweden based on outputs from the EnergyPLAN model. A second case study analyses 441 possible future configurations of the European energy system provided by the Euro-Calliope model. In both instances, findings suggests that a number of important trade-offs are likely to be involved, highlighting the need to consider a range of additional constraint and influence factors.

[es] La amenaza constante del cambio climático ha obligado a los legisladores de todos los niveles a buscar nuevas formas de reducir la producción de emisiones nocivas de gases de efecto invernadero (GEI). Una de las vías clave identificadas para lograr tal reducción implica la implementación generalizada de tecnologías de energía renovable en lo que se denomina la "transición energética". Una gama de diferentes tecnologías compiten por ser parte del mercado de energía renovable en rápida expansión. Al mismo tiempo, se está desarrollando una variedad de modelos para predecir los resultados de la transición energética, brindando pronósticos de configuraciones futuras del sistema energético y patrones emergentes para tecnologías individuales. Al hacerlo, brindan comentarios muy necesarios que informan importantes decisiones de política energética y climática. Como tales, estos modelos representan una herramienta crítica para los tomadores de decisiones en su esfuerzo por optimizar los procesos generales de transición. Sin embargo, mientras que la mayoría de los modelos ofrecen consideraciones detalladas de los sistemas de energía y, a veces, sus interacciones con la biosfera que los contiene, la mayoría no considera la amplitud de los factores que probablemente limiten e influyan en los procesos de transición energética. De hecho, la mayoría de los modelos siguen centrándose en los resultados técnicos o económicos y ofrecen pocas consideraciones sobre parámetros ambientales o relacionados con los recursos más allá de las estimaciones simplificadas de las emisiones de GEI y el uso de la tierra. Para cerrar esta brecha, la tesis incluye en primer lugar una descripción general de los factores clave que podrían limitar e influir en los procesos de transición energética y las posibles consecuencias de ignorar dichos factores en los modelos. Luego se identifica una lista de 11 factores generales que, juntos, representan una variedad de consideraciones políticas, económicas y físicas. A continuación, también se proporciona una selección de factores particularmente pasados por alto junto con varias desconexiones potenciales dentro del contexto del actual sistema energético europeo. Para mejorar la representación de estos factores en los modelos, se introducen varios enfoques nuevos, que involucran principalmente información de evaluación del ciclo de vida (LCA) junto con otras fuentes de datos existentes. En primer lugar, el uso más amplio de datos directos de LCA permitiría implementar estimaciones más precisas de los impactos ambientales y los requisitos de recursos, ya que estos datos consideran los ciclos de vida completos de los procesos relacionados con la energía. En segundo lugar, se proponen nuevas metodologías que permiten derivar indicadores para varios problemas de materias primas utilizando datos de inventario de materiales de fuentes de LCA junto con otros datos disponibles. Esto incluye cuantificaciones del riesgo general de suministro de materiales y los daños ambientales y las implicaciones de justicia que se relacionan con las operaciones de extracción y procesamiento localizadas. En tercer lugar, el uso de datos de requisitos de mano de obra permite calcular las horas de mano de obra necesarias para proporcionar una unidad de energía en diferentes ubicaciones dentro de un sistema. Por último, las combinaciones de todos estos indicadores permiten derivar indicadores sociometabólicos adicionales y otros indicadores personalizados.