在Airflow中，可以使用TriggerDagRunOperator来触发DAG的运行，即使存在交叉依赖的情况下。下面是一个示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator
from datetime import datetime

# 定义DAG
dag = DAG(
    dag_id='example_dag',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval=None
)

# 定义任务
start_task = DummyOperator(task_id='start_task', dag=dag)
trigger_task = TriggerDagRunOperator(
    task_id='trigger_task',
    trigger_dag_id='example_dag',
    dag=dag
)
end_task = DummyOperator(task_id='end_task', dag=dag)

# 设置任务之间的依赖关系
start_task >> trigger_task >> end_task

在上面的代码中，我们定义了一个简单的DAG，其中包含三个任务：start_task，trigger_task和end_task。trigger_task使用TriggerDagRunOperator来触发同一个DAG的运行。这意味着即使trigger_task在start_task之前运行，它也会触发一个新的DAG运行。

注意：使用TriggerDagRunOperator触发DAG运行时，会创建一个新的DAG运行实例，而不是在同一个DAG运行实例中继续执行。这意味着每次触发都会生成一个新的DAG运行，而不管之前的DAG运行是否已经完成。

另外，需要确保在Airflow的配置文件中将[scheduler]部分的catchup_by_default设置为False，以避免自动运行过去的DAG运行。

[scheduler]
catchup_by_default = False