要解决这个问题，您可以使用BigQuery Transfer Service API来创建传输，并在代码中指定目标数据集的位置。以下是使用Python编写的代码示例：

from google.cloud import bigquery_datatransfer_v1

def create_transfer(project_id, dataset_id, location):
    client = bigquery_datatransfer_v1.DataTransferServiceClient()

    parent = client.location_path(project_id, "us-central1")

    transfer_config = {
        "destination_dataset_id": dataset_id,
        "display_name": "My Transfer",
        "data_source_id": "bigquery",
        "params": {
            "destination_table_name_template": "table_{run_time|"%Y%m%d"}",
            "write_disposition": "WRITE_TRUNCATE"
        },
        "schedule": "every 24 hours"
    }

    if location == "REGION_ASIA_SOUTHEAST_1":
        transfer_config["params"]["location"] = "asia-southeast1"

    response = client.create_transfer_config(parent, transfer_config)
    print("Transfer created: {}".format(response.name))

# 调用函数创建传输
create_transfer("my-project-id", "my-dataset-id", "REGION_ASIA_SOUTHEAST_1")

在上面的代码中，我们使用bigquery_datatransfer_v1库创建了一个BigQuery Transfer Service的客户端。然后，我们指定了传输的参数，包括目标数据集ID、显示名称、数据源ID（在这种情况下是BigQuery）、目标表名模板和写入模式。如果目标数据集位于REGION_ASIA_SOUTHEAST_1，我们还指定了数据集的位置为asia-southeast1。

最后，我们调用create_transfer_config方法来创建传输配置，并打印出响应中的传输名称。

请确保您已经安装了google-cloud-bigquery-datatransfer库，并使用正确的项目ID、数据集ID和位置参数调用create_transfer函数。