要使用Airflow的PostgresToGCSOperator将时间戳列以EPOCH格式导出，你可以按照以下步骤操作：

1. 确保已经安装了Airflow和相关的依赖库。

2. 创建一个DAG文件，并导入所需的模块：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.postgres_to_gcs_operator import PostgresToGCSOperator

3. 定义DAG的参数：

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG(
    'postgres_to_gcs',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@once',
)

4. 创建一个PostgresToGCSOperator任务，并指定导出的查询和输出文件的位置：

export_task = PostgresToGCSOperator(
    task_id='export_to_gcs',
    sql='SELECT ts_column::text, extract(epoch from ts_column) as epoch_column FROM your_table',
    bucket='your_gcs_bucket',
    filename='your_output_file.json',
    postgres_conn_id='your_postgres_conn_id',
    google_cloud_storage_conn_id='your_gcs_conn_id',
    dag=dag,
)

在上面的代码中，sql参数指定了要导出的查询，其中ts_column是你要导出的时间戳列，epoch_column是将时间戳列转换为EPOCH格式的列。bucket和filename参数指定了输出文件的位置。postgres_conn_id和google_cloud_storage_conn_id参数分别是你的PostgreSQL和Google Cloud Storage的连接ID。

5. 设置任务之间的依赖关系：

export_task

6. 保存并运行DAG文件。

这样，Airflow的PostgresToGCSOperator就会将时间戳列以EPOCH格式导出到指定的Google Cloud Storage文件中。你可以根据需要调整代码和参数。