是的，可以使用“TriggerDagRunOrder”依赖项来依赖前一个任务的上一次运行。具体实现方法如下所示：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.models import TriggerDagRunOrder

def run_this_func(context, dag_run_obj):
    dag_run_obj.payload = {'message': 'Hello World'}
    return dag_run_obj

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': days_ago(2),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False
}

dag = DAG(
    'example_trigger_controller_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None,
    tags=['example']
)

# [START howto_operator_trigger_dagrun]
run_this = TriggerDagRunOrder(
    task_id='run_this',
    trigger_dag_id="example_trigger_target_dag", # DAG ID
    python_callable=run_this_func,
    dag=dag,
)

# Task to print arguments passed to this trigger task
print_payload = BashOperator(
    task_id='print_payload',
    bash_command='echo "{{ dag_run.conf }}"',
    dag=dag,
)

run_this >> print_payload
# [END howto_operator_trigger_dagrun]

在上面的代码示例中，“run_this”任务使用了“TriggerDagRunOrder”类来依赖于“example_trigger_target_dag” DAG中前一个任务的上一次运行。然后，“print_payload”任务打印出前一个任务的运行结果。