SSD使用的毒理数据一般采用NOEC、LC50或EC50等。数据的选择取决于研究的目的以及数据的可获得性。在环境质量标准制定的应用中，为了得到对于生态系统的预测无影响浓度，一般选取对应SSD曲线上95％物种受到保护的污染物浓度值。慢性NOEC数据能够更好地体现环境中污染物的暴露情况，尤其构建的SSD在原理上的阐释更加清楚，因而得到更多的应用。在生态风险评价的应用中，NOEC或LC50的应用则取决于对表征的风险的解释。另一方面，慢性NOEC数据对大多数污染物都极少，而急性数据则相对丰富。因此，将急性数据转换到慢性数据并应用到SSD上成为一些研究者的选择。
可用于建立土壤污染物累积概率分布图的毒理数据，可以是实验室毒理实验数据，也可以是田间毒理数据，但至少需要满足以下前提条件：①实验室生物毒性试验设计，应满足当前公认的学术界普遍接受的土壤毒性试验方法；采用非标准化或非正常性试验设计获取的毒理数据，需进行单独评估。②文献中必须明确阐述供试受体暴露于土壤污染物时间和所测量的毒性终点（如致死性、繁殖、生长等），并利用剂量—效应关系来估计最小观察浓度和无观察效应浓度。③文献中进行了必要和适当的统计分析。④所选毒理数据可来自土壤污染物与其他胁迫条件（如温度变化等）的联合作用研究；试验设计中对环境胁迫条件进行了特别的设计。⑤试验必须确保观察到的或产生的毒性效应直接来自所研究的土壤污染物，避免采用混合污染介质（如污泥）进行的生态毒理学研究数据。⑥来自不同的毒理学研究，用于制定生态土壤调研值的毒理学数据，采用的必须是同类分析方法。
除满足以上相关条件外，对于田间生态毒理试验还应满足：①毒理效应数据应必须来自同一试验地点、同一试验时段内的毒性效应数据，同时具备供试土壤的基本理化性质数据。②样品的采集、处理和存储需符合标准或公认的方法。③对某些田间试验相关的可变因素（如采样设计）应进行单独评估。对所有的生态毒理数据进行汇总和筛选，如存在有效且数量充分的生态毒理数据，可用SSD方法制定生态土壤环境基准。(www.xing528.com)
土壤生态毒理数据的筛选旨在获取可靠的研究数据，以便建立反算土壤调研值的累积概率分布函数。在筛选陆地土壤生态毒理数据时，如文献报道了剂量—效应关系，则根据剂量—效应模型估计NOEC浓度；如无法由剂量—效应关系获得NOEC浓度，则对效应浓度数据（EC x）进行如下处理：①同一毒理试验中，如存在某一物种的NOEC或EC x（x≤10），则优先选择NOEC或EC x（x≤10）值。②如文献报道了EC x，则据毒理效应的不同（x值大小）应用不同的外推系数估计NOEC值（表3-15）。③同一生态物种的同一毒理学评估终点存在多个毒理学研究数据时，取所有数据点的几何平均。④同一物种的不同毒理学评估终点（生长、繁殖等）存在多个毒理数据时，取所有数据中的最小值，选择数据范围在原则③基础上进行。⑤在一定条件下，存在污染物对生物体不同生长阶段的毒理效应数据，选择最为敏感的生长期对应的毒性数据。
表3-15 由效应浓度EC x估计NOEC的外推系数
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