AirFlow DAG Duration可以通过在DAG代码中设置start_date和dagrun_timeout参数来计算。

start_date是DAG的开始时间，dagrun_timeout是指DAG的运行时间限制。可以使用Python中的timedelta对象来设置这两个参数。

示例代码：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

default_args = {
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'dagrun_timeout': timedelta(hours=1)
}

dag = DAG(
    dag_id='test_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='0 * * * *',
    catchup=False
)

task = BashOperator(
    task_id='test_task',
    bash_command='echo "Hello World"',
    dag=dag
)

在示例代码中，开始时间被设置为2022年1月1日，DAG的最大运行时间为1小时。这意味着如果DAG的执行时间超过1小时，Airflow将终止该DAG的执行。

可以在Airflow的UI中查看DAG的持续时间和状态。