打开指定的数据文本文件（orbit150_2005.USS)，读取第八列（代表高度）、第十一列（代表大气密度）、第十二列（代表气压）和第十三列（代表大气温度）数据，并在一张 figure 中分三个子图分别画出这三个物理量随高度的分布。

好的，可以使用 Python 来实现这个需求。下面是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = np.loadtxt('orbit150_2005.USS')
height = data[:, 7]  # 高度
density = data[:, 10]  # 大气密度
pressure = data[:, 11]  # 气压
temperature = data[:, 12]  # 大气温度

# 绘制子图
fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 12))
axs[0].plot(height, density)
axs[0].set_ylabel('Density')
axs[1].plot(height, pressure)
axs[1].set_ylabel('Pressure')
axs[2].plot(height, temperature)
axs[2].set_ylabel('Temperature')
axs[2].set_xlabel('Height')

plt.show()

其中，`np.loadtxt` 函数可以读取文本文件中的数据，`[:, 7]` 表示取出所有行的第八列，`[:, 10]` 表示取出所有行的第十一列，以此类推。`plt.subplots` 函数可以创建一个包含多个子图的 figure 对象，第一个参数表示子图的行数，第二个参数表示子图的列数，`axs` 是一个包含所有子图的数组。在绘制子图时，`set_ylabel` 和 `set_xlabel` 函数可以设置坐标轴的标签。最后一个函数 `plt.show` 可以将图像显示出来。