要使用Apache Airflow的GoogleCloudStorageToBigQueryOperator运算符并设置time_partitioning参数，可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的模块和运算符：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators import GoogleCloudStorageToBigQueryOperator

2. 设置Airflow的DAG配置：

default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'project_id': 'your-project-id',
}

dag = DAG(
    dag_id='example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None,
)

3. 创建GoogleCloudStorageToBigQueryOperator运算符并设置time_partitioning参数：

gcs_to_bq_operator = GoogleCloudStorageToBigQueryOperator(
    task_id='gcs_to_bq_task',
    bucket='your-gcs-bucket',
    source_objects=['path/to/file.csv'],
    destination_project_dataset_table='your-project-id.dataset.table',
    schema_fields=[{'name': 'name', 'type': 'STRING'}, {'name': 'age', 'type': 'INTEGER'}],
    time_partitioning={'type': 'DAY', 'field': 'date'},
    dag=dag,
)

在上述示例中，time_partitioning参数设置为{'type': 'DAY', 'field': 'date'}，其中'type': 'DAY'表示按天进行分区，'field': 'date'表示使用名为'date'的字段作为分区字段。

4. 将运算符添加到DAG中：

gcs_to_bq_operator

5. 运行Airflow DAG。