当Airflow DAG的触发失败时，有几种可能的解决方法。以下是一些常见的解决方案，包括代码示例：

1. 检查DAG定义中的错误：首先，确保DAG定义中没有语法错误或逻辑错误。这可能包括检查任务依赖关系、任务名称和参数设置等。以下是一个示例代码，用于检查DAG定义中的错误：

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

with DAG('my_dag', description='My Airflow DAG') as dag:
    task_1 = DummyOperator(task_id='task_1')
    task_2 = DummyOperator(task_id='task_2')
    
    task_1 >> task_2

2. 检查依赖的外部资源：如果DAG依赖于外部资源（例如数据库、API等），请确保这些资源可用和正常运行。以下是一个示例代码，用于检查数据库连接是否正常：

import psycopg2

def check_database_connection():
    try:
        conn = psycopg2.connect(host="localhost", database="my_database", user="my_user", password="my_password")
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("SELECT 1")
        result = cursor.fetchone()
        print("Database connection successful")
    except Exception as e:
        print("Database connection failed:", str(e))

check_database_connection()

3. 检查Airflow的调度器和执行器：确保Airflow调度器和执行器正在运行，并且没有任何错误或异常。可以使用以下命令检查Airflow调度器的运行情况：

airflow scheduler

可以使用以下命令检查Airflow执行器的运行情况：

airflow worker

4. 检查DAG的调度时间和时间表设置：确保DAG的调度时间和时间表设置正确，并与预期的一致。以下是一个示例代码，用于设置DAG的调度时间和时间表：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

with DAG('my_dag', description='My Airflow DAG', schedule_interval='@daily', start_date=datetime(2022, 1, 1)) as dag:
    task_1 = DummyOperator(task_id='task_1')
    task_2 = DummyOperator(task_id='task_2')
    
    task_1 >> task_2

5. 检查Airflow日志：查看Airflow日志，以了解DAG触发失败的详细错误信息。可以使用以下命令查看Airflow日志：

airflow logs  --task_id  --dag_id  --execution_date 

以上是一些常见的解决方法，可以帮助您解决Airflow DAG触发失败的问题。根据具体情况，您可能需要进一步调查和排除故障。