Airflow DAG 版本控制是一种可以帮助管理Airflow DAG代码变更的方法。下面是一个示例解决方案，包含代码示例：

1. 使用版本控制工具（例如Git）进行代码管理。将Airflow DAG代码存储在代码仓库中，以便可以跟踪和管理代码的变更历史。

2. 使用分支管理不同的版本。创建一个主分支用于生产环境的稳定版本，并创建其他分支用于开发、测试和实验等目的。

3. 使用标签或提交信息来标记每个版本的变更。当进行重大变更或发布新版本时，在提交代码时添加有意义的标签或提交信息，以便对每个版本的变更进行记录和追踪。

4. 使用代码审查和合并请求（Pull Request）来管理变更。在进行重大变更或发布新版本之前，通过代码审查来确保代码的质量和一致性。使用合并请求来将代码从开发分支合并到主分支。

5. 使用CI/CD工具来自动化版本控制和部署过程。将CI/CD工具与代码仓库和Airflow集成，以便自动化构建、测试和部署Airflow DAG代码。

以下是一个示例的Airflow DAG代码，演示了如何使用版本控制来管理代码变更：

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

def print_hello():
    print("Hello, Airflow!")

default_args = {
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
}

dag = DAG(
    'version_control_example',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
)

task1 = PythonOperator(
    task_id='print_hello',
    python_callable=print_hello,
    dag=dag,
)

请注意，这只是一个示例，实际的Airflow DAG代码可能更加复杂和包含其他操作符和任务。在实际使用中，您还可以根据需要添加更多的版本控制策略，例如使用代码分析工具、自动化测试等。