Airflow中的错误处理任务的触发规则可以通过设置on_failure_callback参数来实现。当一个任务失败时，可以定义一个回调函数来处理错误并触发其他任务。

以下是一个示例代码，演示如何设置错误处理任务的触发规则：

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

def handle_failure(context):
    # 错误处理逻辑，例如发送邮件、记录日志等
    print("任务失败，触发错误处理逻辑")
    print(context)

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'on_failure_callback': handle_failure  # 设置错误处理回调函数
}

with DAG('error_handling_dag', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
    task1 = DummyOperator(task_id='task1')
    task2 = DummyOperator(task_id='task2')
    task3 = DummyOperator(task_id='task3')

    # 定义任务之间的依赖关系
    task1 >> task2 >> task3

在上面的示例中，我们定义了一个handle_failure函数作为错误处理的回调函数。当任务失败时，Airflow会调用此回调函数，并传递一个context参数，包含有关任务的上下文信息。

您可以根据需要自定义handle_failure函数，例如发送电子邮件通知相关人员、记录错误日志等。

请注意，on_failure_callback参数也可以在DAG级别进行设置，即可应用于所有任务。在上面的示例中，我们在default_args中设置了on_failure_callback参数，以便在整个DAG中都应用了相同的错误处理规则。