在Airflow中，当任务接收到SIGTERM信号时，可以通过在任务中捕获该异常并进行处理来解决此问题。

以下是一个示例代码，演示如何在Airflow任务中处理SIGTERM信号异常：

import signal
import time

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

def handle_sigterm(signal, frame):
    # 处理SIGTERM信号的逻辑
    print("Received SIGTERM signal. Handling the signal...")
    # 例如：保存任务状态或清理资源
    time.sleep(5)  # 为了演示，此处添加了延迟

# 设置SIGTERM信号处理器
signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)

def my_task():
    # 执行任务的代码逻辑
    print("Running my task...")
    time.sleep(10)  # 为了演示，此处添加了延迟

dag = DAG(
    dag_id='my_dag',
    start_date=days_ago(1),
    schedule_interval='@once'
)

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

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个handle_sigterm函数来处理SIGTERM信号。在这个函数中，可以添加任何你认为适合的处理逻辑，例如保存任务状态或清理资源。

然后，通过signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)语句将SIGTERM信号与handle_sigterm函数关联起来，这样当任务接收到SIGTERM信号时，将触发handle_sigterm函数。

最后，将handle_sigterm函数添加到Airflow任务中的适当位置，以确保在任务执行过程中能够接收并处理SIGTERM信号。在示例代码中，我们在my_task函数中添加了一个延迟来模拟任务的执行过程。

这样，在任务执行期间，如果接收到SIGTERM信号，将会触发handle_sigterm函数中的处理逻辑，从而实现对SIGTERM信号的处理。