La evaluación del potencial de desarrollo turístico (PDT) es la base crucial y un paso crítico para el desarrollo turístico regional sostenible. Estudios previos evalúan principalmente el PDT a través del modelo de potencial univariante y la evaluación descriptiva de múltiples indicadores. Sin embargo, estos dos métodos tienen solo una efectividad limitada para el PDT del destino en el contexto del nivel mesoscale. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo desarrollar un mesoscale multidimensional efectivo para evaluar el PDT del destino y construir un modelo de índice potencial. Basado en la revisión de la literatura, este estudio desarrolla cuatro capas de reglas (oferta y consumo turístico (X1), la demanda y el poder adquisitivo de la fuente turística (X2), el valor de desarrollo de los recursos del destino (X3) y la contribución de la industria turística del destino (X4)) y 31 capas de factores. Todas las capas de factores se asignan valores basados en las estadísticas provinciales en China en 2019. A través de SPSS 24.0, el estudio actual utiliza el análisis de componentes principales (ACP) para construir un modelo de índice PDT provincial para el área de investigación: Y=0.2573X1+0.1305X2+0.3177X3+0.2945X4. Los resultados muestran diferencias regionales significativas en el índice PDT de las provincias a lo largo de la Franja y la Ruta (área de estudio) en China. Entre ellas, Guangdong tiene el índice PDT más extenso, mientras que Qinghai tiene el índice PDT más pequeño. El estudio también utiliza ArcGIS 10.2 para la función de análisis de densidad de kernel para visualizar el PDT provincial y encuentra diferencias espaciales significativas y un patrón de distribución central-periferia a través de las provincias.