在Airflow中，动态DAG和配置变量可以结合使用来创建灵活且可配置的工作流。下面是一个包含代码示例的解决方法：

首先，我们需要定义一个DAG生成函数，该函数将根据配置变量动态生成DAG。以下是一个示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

def generate_dag(dag_id, schedule_interval):
    dag = DAG(
        dag_id=dag_id,
        schedule_interval=schedule_interval,
        start_date=days_ago(1),
    )

    with dag:
        start = DummyOperator(task_id='start')
        end = DummyOperator(task_id='end')

        start >> end

    return dag

在这个例子中，我们定义了一个generate_dag函数，它接受dag_id和schedule_interval作为参数，并返回一个动态生成的DAG对象。在实际应用中，你可以根据自己的需求扩展这个函数，并根据配置变量生成不同的任务和任务依赖关系。

接下来，我们需要在Airflow的配置文件中定义配置变量。打开airflow.cfg文件，找到[core]部分，并添加以下内容：

[core]
...
load_examples = False
dags_folder = /path/to/dags

在这个例子中，我们设置load_examples = False来禁用默认加载的示例DAG，并指定DAG文件的路径。

然后，我们可以创建一个Python脚本来动态生成和加载DAG。以下是一个示例：

from airflow.models import Variable
from airflow.utils import db
from airflow import settings

# 创建或更新配置变量
Variable.set("dag_id", "dynamic_dag")
Variable.set("schedule_interval", "0 0 * * *")

# 初始化Airflow数据库
db.initdb()

# 动态生成DAG
dag_id = Variable.get("dag_id")
schedule_interval = Variable.get("schedule_interval")
dag = generate_dag(dag_id, schedule_interval)

# 保存DAG到文件
dag_file_path = f"/path/to/dags/{dag_id}.py"
dag.py_fileloc = dag_file_path
dag.sync_to_db()

# 重新加载DAG
settings.invalidate_state()

print(f"DAG {dag_id} has been dynamically created and loaded.")

在这个例子中，我们首先使用Variable.set函数创建或更新配置变量。然后，我们使用db.initdb函数初始化Airflow数据库，确保配置变量被正确加载。接下来，我们调用generate_dag函数动态生成DAG，并使用dag.sync_to_db方法保存DAG到文件并同步到数据库。最后，我们使用settings.invalidate_state函数重新加载DAG，以使其在Airflow中可见。

通过以上步骤，我们可以实现在Airflow中使用配置变量动态生成和加载DAG。请根据实际需求修改和扩展这些示例代码。