当Airflow任务卡在计划状态下时，可以尝试以下解决方法：

1. 检查DAG的schedule_interval：确保DAG的schedule_interval设置正确。如果schedule_interval设置为None或未设置，任务将无法按计划运行。确保schedule_interval设置为希望任务运行的时间表，例如每天、每小时或每分钟。

from datetime import timedelta
from airflow import DAG

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    dag_id='your_dag_id',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='0 0 * * *',  # 每天午夜运行
)

2. 检查任务的依赖关系：确保任务的依赖关系设置正确。如果某个任务的前置任务尚未成功完成，该任务将无法进入运行状态。确保前置任务已成功完成，并且没有其他依赖关系导致任务卡在计划状态下。

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    dag_id='your_dag_id',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='0 0 * * *',  # 每天午夜运行
)

task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='echo "Task 1"',
    dag=dag,
)

task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "Task 2"',
    dag=dag,
)

task2.set_upstream(task1)  # 设置task2的前置任务为task1

3. 检查Airflow调度器：确保Airflow调度器正在运行。如果调度器没有运行，任务将无法按计划执行。可以通过以下命令启动Airflow调度器：

airflow scheduler

4. 检查Airflow Web服务器：确保Airflow Web服务器正在运行。如果Web服务器没有运行，任务的状态将无法更新。可以通过以下命令启动Airflow Web服务器：

airflow webserver -p 8080

如果尝试上述解决方法后仍然无法解决问题，可以检查Airflow日志以获取更多详细信息，并尝试根据日志中的错误消息进行调试。