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现在很多对分子云的观测数据的分析证实在分子云中广泛地存在着超声速湍流运动。超声速湍流运动是主导分子云的动力学性质和演化的主要过程。为了研究湍动分子云的观测量的统计性质是怎样随着不同的湍动参数的变化而变化的，使用pyFC程序来生成基于高斯随机场的随机数值模型。这些模型具有不同的一维密度场傅立叶谱指数βn，不同的湍流驱动参数（即“b参数”）和不同的一维速度场傅立叶谱指数βv。然后我计算在模型每一条视线方向上的13CO分子的J=1-0发射线的频谱轮廓。分别计算出模型的每一条视线方向上的柱密度N，谱线积分强度W，谱线峰值强度Tpeak和谱线速度弥散度Vrms，并对这些观测量做统计分析。发现当βn增加时，(1)柱密度的对数值ln(N/)的概率分布的标准差σln(N/)增大，谱线积分强度的对数值ln(W/)的概率分布的标准差σln(W/)同样增大;(2)峰值强度Tpeak比较低的值的视线方向的数目增大;(3)谱线速度弥散度Vrms的概率分布函数的形状变得稍微向左偏斜。随着湍流b参数增大，(1)σln(N/)值和σln(W/)增大;(2)峰值强度Tpeak比较低的值的视线方向的数目增大，同时峰值强度Tpeak达到饱和的视线方向的数目也增大;(3)谱线速度弥散度Vrms的概率分布函数的形状变得明显地向左偏斜。随着βv的值增大，(1)谱线积分强度的对数值ln(W/)的概率分布函数基本保持不变;(2)峰值强度Tpeak的概率分布函数基本保持不变;(3)谱线速度弥散度Vrms的概率分布函数的形状变得明显地向左偏斜。同时也讨论σN/、模型的马赫数、b参数和βn之间的关系。结果能够有助于理解分子云中的湍流运动的观测性质，并且帮助研究者们做出更好的对真实分子云的模拟。