这通常是由于Airflow在交互式会话（例如Jupyter Notebook）中运行时未能正确加载Airflow配置文件所致。解决此问题的一种方法是在交互式会话中手动加载Airflow配置文件，然后创建一个 DAG 对象并将其传递给 Scheduler。以下是一个示例：

import airflow
from airflow.models import DAG

# 加载Airflow默认配置
airflow_home = "/path/to/airflow/home"
airflow.cfg.load_config(airflow_home)

# 创建DAG
dag = DAG(
    "my_dag",
    description="My first DAG",
    schedule_interval="*/5 * * * *",
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    catchup=False,
)
# 将DAG对象传递给Scheduler
scheduler = airflow.jobs.SchedulerJob(dag_id="my_dag", num_runs=1)
scheduler.run()

通过手动加载Airflow配置文件并创建 DAG 对象，这将确保Scheduler能够在交互式会话中正确解析和加载 DAG。