在Airflow中，当DAG的定义存在问题时，可能会出现"Airflow导入错误 - 在UI中显示的损坏的DAG消息"。这种错误消息通常表示DAG的Python代码存在语法错误、引用错误或其他问题。为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行调试和修复：

1. 定位错误：首先，在Airflow的UI界面中，点击"Admin" -> "DAGs"，找到显示为"损坏的DAG"的任务，并点击它以查看详细的错误消息。这将告诉你关于损坏的DAG的详细错误信息，包括发生错误的文件和行号。

2. 检查语法错误：在找到错误的文件和行号后，打开对应的Python文件，并检查是否存在语法错误。常见的语法错误包括缺少冒号、括号不匹配、不正确的缩进等。确保修复所有的语法错误。

3. 检查引用错误：如果没有语法错误，那么可能是由于引用错误导致的。检查DAG文件中引用的模块、类或变量是否正确导入或定义。确保所有的引用都正确，并且相关的模块已经安装。

4. 检查依赖关系：Airflow的DAG文件通常会依赖其他的Python模块或库。确保所有的依赖关系都已正确安装，并且可以在DAG文件中正确引用。

5. 重新启动Airflow服务：如果以上步骤都没有解决问题，尝试重新启动Airflow服务。有时候重新启动可以清除一些缓存或其他问题，从而解决DAG导入错误。

6. 日志和调试：如果问题仍然存在，可以查看Airflow的日志文件，以获取更详细的错误信息。你可以在Airflow安装目录下的logs文件夹中查找相关的日志文件。根据日志中的错误信息进行调试，并修复问题。

注意：在进行调试和修复之前，确保已经备份了所有的关键文件和配置。此外，建议在修改DAG文件后对其进行单元测试，以确保修复问题后的DAG能够正常运行。