在Airflow中，树状视图是通过DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）来表示的工作流图。反转错误通常发生在DAG中的任务依赖关系上，导致任务的执行顺序与预期不符。

以下是解决Airflow树状视图反转错误的一些常见方法：

1. 检查DAG的依赖关系：通过检查DAG文件中任务之间的依赖关系，确认依赖关系是否正确定义。确保每个任务都正确指定了其父任务或依赖任务。例如，确保每个任务的depends_on_past属性正确设置。

2. 检查任务的执行顺序：查看任务之间的依赖关系，确认任务的执行顺序是否与预期一致。使用set_downstream和set_upstream方法来显式设置任务的依赖关系，以确保任务按照预期的顺序执行。

3. 检查任务的开始日期和调度时间：确保任务的开始日期和调度时间设置正确。如果任务的开始日期设置在当前日期之前，可能会导致任务提前执行，从而导致反转错误。

4. 检查任务的队列：Airflow使用队列来管理任务的调度和执行。确保任务被正确分配到适当的队列。如果任务被分配到不同的队列，可能导致任务的执行顺序与预期不符。

以下是一个示例，展示了如何通过显式设置任务的依赖关系来避免树状视图反转错误：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

dag = DAG('my_dag', description='Example DAG', schedule_interval='0 0 * * *', start_date=datetime(2022, 1, 1), catchup=False)

task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)
task2 = DummyOperator(task_id='task2', dag=dag)
task3 = DummyOperator(task_id='task3', dag=dag)
task4 = DummyOperator(task_id='task4', dag=dag)

task1.set_downstream(task2)  # 任务1依赖于任务2
task2.set_downstream(task3)  # 任务2依赖于任务3
task3.set_downstream(task4)  # 任务3依赖于任务4

在上面的示例中，我们使用set_downstream方法显式设置了任务之间的依赖关系，确保任务按照顺序执行。