检查Airflow DAG的配置，确保在operator的参数中正确设置了start_date和end_date。例如，以下代码示例中的operator中设置了start_date和end_date：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def my_task():
    print("Hello World!")

dag = DAG(
    'my_dag',
    description='My DAG',
    schedule_interval='@daily',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    end_date=datetime(2022, 1, 31),
)

my_operator = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

在上面的例子中，该DAG的任务在2022年1月1日开始，于2022年1月31日结束，并且PythonOperator（my_operator）将运行名为my_task的函数。如果Airflow任务的状态仍然不正确，请确保在Airflow Web UI中看到的状态与任务的实际状态匹配。这可以通过在Airflow Web UI的任务页面上选择任务并查看任务的详细信息来实现。如果任务状态仍然不正确，则可能需要手动更改任务状态。