是的，Airflow宏可以传递给GKEPod运算符的参数。您可以在GKEPod运算符中使用{{macros}}来引用Airflow宏。

以下是一个示例，演示了如何在GKEPod运算符中使用Airflow宏传递参数：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.contrib.operators.kubernetes_pod_operator import GKEPodOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

with DAG('gke_pod_macro_example', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
    # 定义一个任务
    task1 = DummyOperator(task_id='task1')
    
    # 定义一个GKEPod运算符，使用Airflow宏传递参数
    task2 = GKEPodOperator(
        task_id='task2',
        project_id='your-gcp-project',
        location='us-central1',
        cluster_name='your-gke-cluster',
        name='my-pod',
        image='gcr.io/your-gcp-project/your-container-image',
        cmds=['echo', '{{ macros.ds_add(ds, 1) }}'],  # 使用Airflow宏传递参数
        get_logs=True
    )
    
    # 定义任务之间的依赖关系
    task1 >> task2

在上面的示例中，我们定义了一个GKEPodOperator任务，并在cmds参数中使用了Airflow宏{{ macros.ds_add(ds, 1) }}。这个宏将当前的日期（ds）与1相加，然后将结果传递给GKEPod运算符的命令。

请注意，您需要确保已经安装了相关的Airflow宏（例如ds_add），并根据您的特定需求进行调整。